MEEMD（Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition，多元集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）是一種改進(jìn)的EEMD算法，通過(guò)引入多元信號(hào)集合對(duì)EEMD進(jìn)行了進(jìn)一步的提升。與EEMD不同，MEEMD并不對(duì)信號(hào)進(jìn)行分量數(shù)量確定和對(duì)稱(chēng)延拓，而是利用多元信號(hào)集合的思想，將多個(gè)信號(hào)進(jìn)行集合，提高了分解的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

MEEMD方法的主要步驟包括：

1. 定義多元信號(hào)集合，將多個(gè)信號(hào)進(jìn)行集合；

2. 對(duì)多元信號(hào)集合進(jìn)行EEMD分解，得到一組IMFs；

3. 將相同IMF進(jìn)行平均，得到改進(jìn)的IMFs；

4. 重構(gòu)原始信號(hào)。

MEEMD方法采用了多元信號(hào)集合的思想，改善了EEMD方法對(duì)分量數(shù)量和對(duì)稱(chēng)延拓的限制，提高了分解的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與EEMD相比，MEEMD方法能夠更好地處理非線性和不平穩(wěn)信號(hào)，適用于信號(hào)分析和特征提取等領(lǐng)域。

（1）理論研究

（2）MEEMD分解的效果圖

具體代碼見(jiàn)：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ9q