快速EEMD算法 FEEMD

资 源 简 介

快速EEMD算法 FEEMD

详 情 说 明

快速EEMD（FEEMD）算法是对传统集合经验模态分解（EEMD）的重要改进。EEMD作为一种常用的信号处理方法，通过添加高斯白噪声和多次分解来克服模态混叠问题，但其计算成本较高成为制约因素。

FEEMD算法核心在于优化了噪声添加策略和分解流程：一是采用自适应噪声机制替代固定幅度白噪声，根据信号特征动态调整噪声水平；二是引入快速收敛策略，通过分析前几次分解结果预测最优参数，大幅减少所需分解次数。实验表明，FEEMD在保持分解精度的同时，其收敛速度可比传统EEMD提升30-50%，尤其适用于实时信号处理场景。该算法在振动分析、生物医学信号处理等领域展现出显著优势，为非线性非平稳信号处理提供了更高效的解决方案。