经验模态分解EMD

资 源 简 介

经验模态分解EMD

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）是一种革命性的信号处理方法，它突破了传统傅里叶变换在非线性与非稳态信号分析中的局限性。与需要预设基函数的传统方法不同，EMD的核心优势在于其完全数据驱动的特性——它通过信号的局部时间尺度特征自主完成分解过程。

该方法将复杂信号自适应地分解为若干本征模态函数（IMF），每个IMF需满足两个关键条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任意时间点，由局部极大值和极小值定义的包络均值为零。这种分解方式特别适用于处理非线性和非平稳信号，例如机械振动分析、生物医学信号处理等领域。

值得注意的是，EMD的提出为信号处理领域开辟了新路径，其自适应特性克服了傅里叶变换和小波变换依赖固定基函数的缺陷，使得我们可以更准确地揭示信号的内在物理特征。