EMD與LMD分解算法結合並SVM

Norden.e.Huang於1998年提出經驗模態分解[57]，並作爲希爾伯特-黃變換(HHT)的重要組成部分，該方法能有效處理非線性、非平穩信號，同時也適合平穩及線性信號。核心思想是將複雜信號分解爲有限個本徵模函數即IMF，且分解出來的IMF分量能最大限度保留原信號的不同時間尺度的局部特徵信號，與傅里葉分解及小波分解方法建立在先驗性的諧波基函數和小波基函數相比具有本質上的差別。在處理非平穩及非

>>阅读原文<<