​集合经验模态分解（EEMD）算法

资 源 简 介

​集合经验模态分解（EEMD）算法

详 情 说 明

集合经验模态分解（EEMD）是一种改进的信号分解算法，旨在解决传统经验模态分解（EMD）中的模态混叠问题。EMD算法在处理非平稳、非线性信号时会出现模态混叠现象，导致不同频率成分被错误地分配到同一模态分量中，影响分解结果的可靠性。

EEMD通过引入噪声辅助分析的思想来解决这一问题。其核心原理是对原始信号多次添加不同的白噪声，然后对每次加噪后的信号进行EMD分解，最后将多次分解结果进行集合平均。这种方法利用白噪声均匀分布的特性，使得信号在不同尺度上的特征能够更加清晰地显现出来，有效抑制了模态混叠现象。

EEMD算法的主要优势在于提高了分解结果的稳定性和可靠性，同时保持了EMD算法自适应分解的优点。它广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理、地震数据分析等领域，特别适用于处理复杂的非平稳信号。需要注意的是，EEMD算法中噪声幅度的选择和集成次数的确定会影响分解效果，需要根据具体应用场景进行调整。