EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类

资 源 简 介

EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类

详 情 说 明

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种改进的经验模态分解方法，它通过引入噪声辅助分析，有效解决了传统EMD的模态混叠问题。这种方法能够将复杂的非平稳信号分解为多个固有模态函数（IMF），每个IMF分量都代表了信号在不同时间尺度上的局部特征。

ANN（Artificial Neural Network）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，具有很强的非线性映射能力和自学习特性。通过构建多层感知机等网络结构，ANN能够对复杂的模式进行分类和预测。

将EEMD与ANN结合用于信号分类任务时，通常的处理流程是：首先使用EEMD对原始信号进行分解，得到一组IMF分量；然后从这些分量中提取时域、频域或非线性特征作为分类依据；最后将这些特征输入ANN模型进行训练和分类。

这种组合方法在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域展现出优势：EEMD提供了更可靠的信号分解结果，而ANN则充分发挥了其在复杂模式识别方面的能力。需要注意的是，IMF特征的选择和ANN网络结构的优化对最终分类性能有重要影响，需要通过实验来确定最佳参数配置。