信号处理的MEEMD算法

资 源 简 介

信号处理的MEEMD算法

详 情 说 明

MEEMD（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法是信号处理领域中的一种改进型自适应分解方法。该算法在传统EEMD基础上进行了优化，特别适用于非平稳、非线性信号的分解与特征提取。

在工程实践中，MEEMD通过以下核心机制发挥作用：首先对原始信号加入特定比例的白噪声，然后通过多次迭代分解获得本征模态函数（IMF）集合。相比传统方法，其改进主要体现在噪声添加策略和集成平均方式上，能更有效抑制模态混叠现象。

针对管道泄漏检测场景，MEEMD可精确分离泄漏信号中的压力波动特征；在音频处理方面，该算法能有效区分语音信号与背景噪声。其自适应特性使其无需预设基函数，特别适合处理突发性信号和瞬态特征明显的工业信号。实际应用中需注意噪声幅值选择和迭代次数的平衡，以获得最优分解效果。