2005版EMD 经验模态分解

资 源 简 介

2005版EMD 经验模态分解

详 情 说 明

2005版EMD（经验模态分解）是信号处理领域的重要算法。该算法由黄锷博士团队提出，主要用于非线性、非平稳信号的分解处理。

EMD的核心思想是通过迭代筛选过程，将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF）。每个IMF需要满足两个条件：极值点数量和过零点数量最多相差1；在任意时间点，局部极大值和极小值定义的包络均值为零。

算法实现包含几个关键步骤：首先识别信号中的极值点，然后通过插值构造上下包络线，计算包络均值并提取候选IMF。这个过程需要反复迭代直至满足停止准则，最终得到一系列从高频到低频的IMF分量。

EMD方法后来发展为希尔伯特-黄变换的重要组成部分，广泛应用于机械故障诊断、地震信号分析、生物医学信号处理等领域。相比传统傅里叶变换，EMD特别适合处理非线性、非平稳信号。