二维经验模态分解

资 源 简 介

二维经验模态分解，采用形态学求极值点，径向基神经网络拟合，速度较快。

详 情 说 明

二维经验模态分解（EMD）是一种信号分解方法，它可以将信号分解成多个本征模态函数（IMF）。在这种方法中，我们首先使用形态学算法来寻找信号的极值点，然后使用径向基神经网络来拟合这些极值点，从而得到信号的分解结果。这种方法的优点是速度较快，可以快速分解复杂的信号。通过使用二维经验模态分解，我们可以更好地理解和分析信号的特征和性质。