EMD和EEMD变换在信号去噪中的应用

资 源 简 介

EMD和EEMD变换在信号去噪中的应用

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）与集合经验模态分解（EEMD）是两种非平稳信号处理的重要方法。EMD通过自适应分解将复杂信号转化为有限个本征模态函数（IMF），每个IMF分量都包含原始信号在不同时间尺度的局部特征信息。由于分解过程完全由数据驱动，特别适合处理非线性非平稳信号。

EEMD作为EMD的改进算法，通过加入高斯白噪声并进行多次EMD分解和平均，有效解决了经典EMD存在的模态混叠问题。这种噪声辅助分析方法使得IMF分量具有更好的物理意义和频率分离特性。

在信号去噪应用中，这两种方法首先将含噪信号分解为多阶IMF，然后根据噪声和有用信号在不同IMF中的分布特性，通过阈值处理或选择性重构实现信噪分离。其中高频IMF通常包含更多噪声成分，而低频IMF则保留信号的主要特征。EEMD由于分解稳定性更高，在强噪声环境下往往能获得比EMD更优的去噪效果。