2007版EMD(经验模态分解)

资 源 简 介

2007版EMD(经验模态分解)

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是2007年由黄锷提出的一种自适应信号处理方法，特别适用于非线性、非平稳信号的分析。其核心思想是通过迭代筛选过程将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），每个IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；上下包络线均值为零。

2007版EMD算法在原始版本基础上优化了端点效应处理和筛选停止准则，提高了分解的稳定性。其实现通常包含以下关键步骤：首先通过三次样条插值拟合信号极值点形成包络线，计算均值曲线后与原信号相减得到候选IMF；接着通过反复筛选直至满足IMF条件；最后将剩余部分作为趋势项。该算法无需预设基函数，完全依赖数据自身特征，广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号分析等领域。

相比传统频域分析方法，2007版EMD更擅长揭示信号的局部时频特性，但其计算复杂度较高，且对噪声敏感。后续改进如EEMD（集合经验模态分解）进一步增强了抗噪性能。