通过EMD算法，多级分解原始信号X，结果为多个IMF和一个residue

资 源 简 介

通过EMD算法，多级分解原始信号X，结果为多个IMF和一个residue

详 情 说 明

EMD（经验模态分解）算法是一种用于非线性、非平稳信号分析的强大工具。它的核心思想是将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMF）和一个残余项（residue）。

EMD分解过程采用多级筛选机制：首先识别信号中最高频的振荡成分，将其提取为第一个IMF；然后从原始信号中减去该IMF，对剩余部分重复相同的筛选过程。这种分解会持续进行，直到满足停止条件，最终得到一系列频率从高到低的IMF分量。

每个IMF分量都满足两个基本条件：极值点数量与过零点数量最多相差1；在任何点上，由局部极大值和极小值定义的包络均值为零。最后的残余项通常表示信号的趋势或直流分量。

这种分解方式特别适用于非平稳信号分析，因为它是自适应的，完全由数据驱动。需要注意的是，EMD存在模态混叠问题，这是后续改进算法（如EEMD）试图解决的问题。