基于经验模态分解的信号去噪算法（EMD

资 源 简 介

基于经验模态分解的信号去噪算法（EMD

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种自适应信号处理方法，特别适合处理非线性、非平稳信号。其核心思想是通过分解过程将原始信号拆解为若干个固有模态函数（IMF）和一个剩余分量。

信号去噪是EMD的典型应用场景之一。算法首先对含噪信号进行EMD分解，得到不同频率尺度的IMF分量。由于噪声通常集中在高频部分，前几个IMF分量往往包含大量噪声信息。通过设定合适的阈值或选择保留的IMF数量，可以重构出相对干净的信号。

EMD去噪的优势在于不需要预先假设噪声分布，且能保留信号的非线性特征。需要注意的是，EMD存在模态混叠问题，改进版本如集合经验模态分解（EEMD）能有效缓解这一现象。该算法在生物医学信号、机械振动分析等领域有广泛应用。