EMD与EEMD算法matlab程序

资 源 简 介

EMD与EEMD算法matlab程序

详 情 说 明

EMD（经验模态分解）和EEMD（集合经验模态分解）是处理非平稳信号的经典算法，尤其在超宽带生物雷达的生理信号检测中应用广泛。这两种算法通过自适应分解机制，能够有效分离呼吸、心跳等微弱信号。

EMD核心思想 EMD将复杂信号分解为若干IMF（本征模态函数）分量，每个IMF需满足极值点与过零点数量相等或最多差1，且上下包络均值为零。分解过程通过迭代筛选实现，最终残差为信号趋势项。其优势在于完全数据驱动，但存在模态混叠问题。

EEMD改进方案 EEMD通过添加白噪声和多次集合平均来抑制模态混叠。具体流程为：对原始信号叠加不同白噪声后多次进行EMD分解，再将对应IMF作均值处理。噪声的随机性使信号在尺度空间均匀分布，而噪声均值为零的特性保证最终结果收敛。

生物雷达应用要点 预处理阶段需注意雷达信号的去噪和基线漂移校正 针对呼吸信号（0.1-0.5Hz）和心跳信号（0.8-2Hz）的频段特性设置合适停止准则 EEMD中白噪声振幅通常取信号标准差的0.1-0.3倍，次数建议50-100次

Matlab实现时可利用边界处理、极值点插值等技巧提升稳定性。对于实时性要求高的场景，可结合停止准则优化或并行计算加速。