經驗模式分解EMD算法原理

目錄 簡介 假設條件與原理 假設條件 基本原理 EMD的優缺點 存在的問題 簡介 經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法是由 NE. Huang 等人提出的一種將信號分解成特徵模態的方法。它的優勢是不會運用任何已經定義好的函數做爲基底，而是根據所分析的信號而自適應生成固有模態函數。能夠用於分析非線性、非平穩的信號序列，具備很高的信噪比和良好的時頻聚焦

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