对一列信号进行eemd的分解以及解得到其各分量画出

资 源 简 介

对一列信号进行eemd的分解以及解得到其各分量画出

详 情 说 明

EEMD（集合经验模态分解）是一种改进的信号分解方法，它通过加入噪声和多次分解来克服传统EMD的模态混叠问题。

信号分解过程： 原始信号经过EEMD处理后，会被分解为多个IMF（本征模态函数）分量和一个残余项 每个IMF分量代表信号中不同时间尺度的特征，从高频到低频依次排列 残余项反映信号的总体趋势

可视化实现： 使用MATLAB的eemdplot.m脚本可以自动完成以下操作： 读取输入信号并进行EEMD分解 绘制原始信号波形图 按顺序显示所有IMF分量 最后绘制残余项曲线

应用价值： 这种分解方法特别适用于非平稳信号分析，能有效提取信号的局部特征，广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。使用时只需准备待分析信号数据并运行eemdplot.m即可获得完整的分解结果可视化。