经验模态分解
-
-
-
-
-
-
hilbert-huang 变换中EMD(经验模态分解)方法对非线性信号的分析
hilbert-huang 变换中EMD(经验模态分解)方法对非线性信号的分析，固定模态分量及瞬时频率计算 -
EMD matlab程序（附测试数据）
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。 -
-
-
显示经过经验模态分解后所得的各个固有模态函数和残余信号
这个程序是用来显示经过经验模态分解后所得的各个固有模态函数和残余信号，以及由它们重建的信号。
