? ? ? ?EMD (Empirical Mode Decomposition，經(jīng)驗模態(tài)分解) 是一種基于信號本身特征分解的信號處理方法，它將信號分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Functions，IMF）的線性組合，這些IMF函數(shù)可以反映信號在不同時間尺度和頻率上的本質特征。EMD方法可以對非線性和非平穩(wěn)信號進行有效處理，常用于信號分析、特征提取、降噪等領域。與傳統(tǒng)的傅里葉變換和小波變換等方法相比，EMD不需要對信號進行預處理和假設，可以自適應地適應不同的信號特征。

EMD的具體實現(xiàn)步驟如下：

1.提取最大值和最小值作為信號的上、下邊界（envelopes）；

2.基于信號上、下邊界確定一個平滑的均值線；

3.將信號與均值線做差，得到一個局部極值點組成的序列，稱為“廣義均值”，或稱為“本征模態(tài)函數(shù)”（IMF1）；

4.將IMF1作為新的信號，并重復以上步驟，直至滿足一定的收斂性標準或得到所需數(shù)量的IMF函數(shù)。

? ? ? 經(jīng)過EMD分解后，可以根據(jù)不同IMF函數(shù)的物理意義和特征進行信號分析和處理，例如可以從分解結果中提取頻率、能量等特征，也可以對IMF函數(shù)進行濾波和組合等處理以還原原始信號。

（1）原始信號的組成

（2）EMD分解的效果

具體代碼可見：https://mbd.pub/o/KYXB/work