本文介绍了EMD分解方法，用于非线性、非平稳信号的处理。在Matlab中，通过emd函数可以对信号进行EMD分解，生成固有模态函数(IMF)。EMD在信号处理和振动分析中有广泛应用。示例程序展示了如何使用emd函数，同时也提及了信号预处理和后处理的重要性，如小波去噪、滤波以及对IMF的频谱和瞬时频率分析。
EMD分解Matlab实现
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种信号分解的方法，可以将一个非线性、非平稳的时频信号分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs），每个IMF是与其频率相关的单调函数。IMF的数量就是EMD对信号分解的层数。EMD在信号处理和振动分析中具有广泛应用。
在Matlab中实现EMD分解，需要借助emd函数。下面给出一个简单的示例程序：
% 生成测试信号，包括正弦波和正弦波叠加噪声
t = linspace(0, 1, 200);
s1 = 
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