emd、eemd、 ceemd、ceemdan，程序包

资 源 简 介

emd、eemd、 ceemd、ceemdan，程序包

详 情 说 明

这篇文章将介绍几种基于经验模态分解(EMD)的改进算法及其MATLAB实现。

经验模态分解(EMD)是一种自适应信号处理方法，能够将复杂信号分解为多个本征模态函数(IMF)。但在实际应用中，EMD存在模态混叠等问题。为此研究者们提出了多种改进算法：

集成经验模态分解(EEMD)：通过加入高斯白噪声来减轻模态混叠问题

完备集成经验模态分解(CEEMD)：在EEMD基础上改进噪声添加方式，使用正负成对噪声

自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)：通过自适应噪声策略进一步提高分解质量

MATLAB提供了相关程序包来实现这些算法。这些工具包通常包含： 核心分解函数 辅助工具如IMF可视化 性能评估指标

使用时需要注意： 噪声强度的选择会影响分解结果 计算成本随集成次数增加而上升 不同算法适用于不同信号特性

这些方法广泛应用于： 机械故障诊断 生物医学信号处理 金融时间序列分析

后续可探索方向包括： 结合深度学习的方法 实时处理优化 多维信号扩展