【MATLAB 】 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

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1 EEMD信号分解算法

EEMD 分解又叫集合经验模态分解，英文全称为 Ensemble Empirical Mode Decomposition

EEMD是对EMD的改进，可以克服EMD的一些缺点。EEMD的主要思想是通过对原始数据集进行多次噪声扰动，获得多个EMD分解的集合，然后将这些EMD集合求平均，得到最终的EEMD分解结果。EEMD的主要步骤如下：

1. 对原始信号进行若干次随机噪声扰动，得到多个噪声扰动数据集。

2. 对每个噪声扰动数据集进行EMD分解，得到多个EMD分解集合。

3. 将每个 EMD 分解集合的对应分量进行平均，得到最终的 EEMD 分解结果。 EEMD 分解的优点是能够克服 EMD 的局限性，如基函数的选择和模态重叠等问题。同时，EEMD 还可以提供更好的信噪比和更高的分解精度。因此，EEMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。