经验模式分解

资 源 简 介

经验模式分解

详 情 说 明

经验模式分解(EMD)是一种自适应信号处理方法，能够将复杂信号分解为有限个本征模态函数(IMF)。在完成分解后，将各分量可视化是分析信号特征的关键步骤。

可视化IMF分量通常采用多子图排列方式。最上方放置原始信号作为参考，下方依次排列各阶IMF分量，从高频到低频顺序展示。每个子图应包含清晰的坐标轴标签和分量序号。对于时间序列信号，横轴通常表示时间，纵轴表示振幅。

为保证可视化效果，需要注意以下要点： 各分量使用相同的时间尺度，便于对比分析 为高频分量设置适当的纵坐标范围 在最后一个子图位置展示残差分量 添加总标题说明信号来源和分解参数

这种排列方式能直观展示信号的时频特征，帮助分析各分量对原始信号的贡献程度。对于模态混叠等特殊现象，可以通过颜色标注或特殊标记加以突出。