emd中文注释

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详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）是一种自适应信号处理方法，尤其适用于非平稳和非线性信号的分析。该方法由黄锷博士提出，能将复杂信号分解为有限个固有模态函数（IMFs）和一个残余项。

该方法的核心思想是通过迭代筛选过程将信号分解为不同尺度的振荡模式。每个IMF需要满足两个条件：在整个数据范围内，极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任意时间点，由局部极大值和极小值定义的包络均值为零。

经验模态分解通常与希尔伯特变换结合使用，形成Hilbert-Huang变换，实现信号的时频分析。相比传统方法如傅里叶变换和小波变换，EMD具有更好的自适应性和局部特性，广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理、地震信号分析等领域。

在实现过程中，需要注意端点效应处理、筛选停止准则选择等关键问题，这些因素直接影响分解结果的质量和可靠性。随着研究的深入，EMD也发展出多种改进算法，如集合经验模态分解(EEMD)等，以解决模态混叠等问题。