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经验模态分解(EMD)是一种自适应信号处理方法,主要用于非线性非平稳信号的时频分析。该算法通过迭代筛选过程将复杂信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量。
程序核心功能包括: 基础调用方式支持直接输入信号X进行处理 提供灵活的选项设置机制,可通过Option_name/Option_value键值对或OPTS结构体配置参数 输出参数包含IMF分量矩阵、正交性指标ORT和迭代次数统计
汉语注释版本的特色在于: 对希尔伯特-黄变换的核心算法进行了本地化说明 解释了极值点检测、包络线拟合等关键步骤的实现逻辑 包含停止准则等参数的调优建议
这种信号分解方法在故障诊断、生物医学信号处理等领域有重要应用价值,汉语注释版本特别适合中文使用者理解算法细节。输出结果中的ORT指标可以帮助评估分解质量,而迭代次数则反映了计算的复杂度。