EMD matlab程序（附测试数据）

资 源 简 介

应用背景 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下,依据输入信号自身的特点,自适应的将信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)之和，被广泛用于信号去噪和非平稳时间序列预测等。 关键技术 经验模态分解算法，通过对高频信号的分解和趋势分析，可实现对高频信号去噪、分析和预测功能。

详 情 说 明

应用背景

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是一种用于处理非线性和非平稳信号的时频分析方法。该方法的特点是在不需要先验知识的情况下，根据输入信号自身的特点，自适应地将信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)的和。经验模态分解广泛应用于信号去噪、非平稳时间序列预测等领域，为这些应用提供了有效的解决方案。

关键技术

经验模态分解算法通过对高频信号的分解和趋势分析，可以实现对高频信号的去噪、分析和预测功能。这种算法的应用可以大大提高信号处理的准确性和效率，为相关领域的研究和应用提供了重要的支持。