EEMD分解重构实现降噪

资 源 简 介

EEMD分解重构实现降噪

详 情 说 明

EEMD（集合经验模态分解）是一种改进的经验模态分解方法，主要用于信号处理和降噪应用。该方法通过对目标信号进行多次随机噪声添加和分解，再通过集合平均的方式得到最终结果，显著提高了传统EMD方法的稳定性和可靠性。

在降噪过程中，EEMD首先将含噪声信号分解成多个固有模态函数（IMF），这些IMF代表了信号在不同时间尺度的振荡特性。由于噪声通常分布在较高频的IMF分量中，可以通过阈值处理或直接舍弃这些高频分量来达到降噪目的。之后，将保留的有效IMF分量进行重构，即可得到相对干净的信号。

与传统的EMD相比，EEMD通过引入噪声辅助分析，有效减少了模态混叠现象，使得分解结果更加稳定。这种方法广泛应用于机械振动分析、生物医学信号处理等领域，特别适用于非线性、非平稳信号的降噪任务。