經驗模態分解（emd）能使復雜訊號分解為有限個本徵模函式（imf），所分解出來的各imf分量包含了原訊號的不同時間尺度的區域性特徵訊號。在emd中，將資料x(t)分解為imfs和殘差項，即：
是不同分解下的imfs， 是殘差項，n是imfs的個數。
emd分解的流程為：
（1）識別時間序列x(t)的所有區域性極值，包括區域性最大值和最小值；
（2）將所有這些區域性極大值和極小值分別用三次樣條插值函式擬合形成原資料的上包絡線和下包絡線。表示上包絡線為xu(t)，下包絡線為xl(t)；
（3）計算上下包絡線的平均包絡線：
（4）將原資料序列x(t）減去平均包絡m(t)，得到乙個新的資料序列h(t)
（5）判斷終止標準是否滿足，如果滿足，則輸出x(t)作為剩餘 ，停止分解計算；若不滿足，則第6步
（6）設h(t)為imfs之一， ；
（7）用殘差r(t)代替x(t)，之後執行第1步
在第5步中使用的終止準則為：
，（i=1,2,…;t=1,2,…,n）
n是資料點個數，δ是終止引數，i是迭代次數。終止引數δ是自己設定的。
經驗模態分解有一些缺點，比如端點效應。有一些方法可以解決，有神經網路擴充套件法、映象極值擴充套件法和自回歸模型擴充套件法等。
經驗模態分解python 用python做訊號分解
其實直接在labview採集資料後進行頻譜分析是最方便的，但是labview的資料分析包賣的很貴，對emd之類稍微新一點的方法又沒有太多支援，比如得自己現編包絡，另乙個辦法是labview採集後匯入python或者matlab分析，這裡記錄下pyhton做emd。經驗模態分解 emd 適合處理非線性...
集合經驗模態分解（EEMD）在語音中的應用舉例
前文提到了混疊模態問題，在語音頻號中是否會出現混疊模態？應該是會出現的。下面舉的例子還是在wu的文章上的例子。對乙個 hello 的音訊訊號做經驗模態分解，音訊訊號如下圖fig.10.先對這個訊號做常規的emd分解，分解得到的多級本徵模函式如下圖fig.11.從第二階本徵模函式及往後的波形都可以看到...
Matlab實現EMD（經驗模式分解）
背景 對8通道表面肌電訊號進行emd去噪 emd分解 m,n size emg data refactor zeros m,n for i 1 n 每一列單獨進行emd分解 c emd emg data i interpolation pchip c儲存分解後的imf1 imf2到imf9和殘差 f...