通过EMD求IMF，边际谱图和瞬时能量图

资 源 简 介

通过EMD求IMF，边际谱图和瞬时能量图

详 情 说 明

基于经验模态分解(EMD)的信号分析方法是一种处理非平稳、非线性信号的强大工具。核心流程可分为三个关键阶段：

首先进行IMF分量提取。EMD通过特征时间尺度分解算法，将原始信号自适应地分解为多个本征模态函数(IMF)。每个IMF必须满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任意时刻，由局部极大值和极小值定义的包络线均值必须为零。这个筛分过程会递归执行，直到剩余信号成为单调函数。

第二步是构建边际谱图。通过希尔伯特变换对每个IMF分量进行解析信号构造，计算瞬时频率和振幅后，将所有IMF分量的频谱特性进行叠加整合。这种时频表示方法能清晰展现信号能量在频域的分布特征，特别适合分析频率成分随时间变化的非平稳信号。

最后生成瞬时能量图。该图表征信号能量随时间演变的动态特性，通过计算各IMF分量瞬时幅值的平方和来实现。这种能量时域分布图在故障诊断等领域具有重要应用价值，能直观反映信号能量的突变点和周期性特征。

整个分析过程不依赖预设基函数，完全由数据驱动，特别适合处理机械振动、生物医学等领域的复杂信号。