經驗模式分解EMD與集合經驗模態分解EEMD
經驗模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一種新的時頻分析方法,而且是一種自適應的時頻局部化分析方法:①IMF與采樣頻率相關;②它基於數據本身變化。這點是EMD優於傅立葉變換方法的地方,它擺脫了傅里葉變換的局限性 ...
原文：經驗模態分解（EMD)
一 使用EMD的意義 在信號處理的時頻分析方法中，比較經典著名的方法是小波分析方法。雖然小波分析方法可以較好地應用於大部分場所，但小波分析方法需要選定一個小波基。而在分析具有較多變量的信號中，應如何選取小波基則是一個難題。EMD算法是一種自適應算法，它會自動為信號進行分類，所以在難以確定小波基的情況下，EMD算法則更簡單。 二 內涵模態分量 Intrinsic Mode Functions, IM ...
2021-10-08 08:59 0 334 推薦指數：
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原文鏈接 : http://tecdat.cn/?p=2567 對於這個例子，考慮由具有明顯頻率變化的正弦波組成的非平穩連續信號。手提鑽的振動或煙花聲是非平穩連續信號的例子。 以采樣頻率加載 ...
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