本文主要是介绍经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）（附代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
代码原理
EMD（Empirical Mode Decomposition），也称为经验模态分解，是一种将非线性和非平稳信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）的方法。
EMD的基本原理是通过一系列迭代过程将信号分解为一组IMF，其中每个IMF都满足以下两个条件：
1. 在整个信号上的极值点数目相同或最多相差一个。
2. 在任何点上，通过IMF的局部均值计算得到的残差的均值为零。
EMD的重要步骤包括：
1. 确定极值点及其上的包络线，得到第一条IMF。
2. 将原始信号减去第一条IMF得到残差。
3. 对残差重复进行上述步骤，直至获得满足条件的最后一条IMF。
EMD适用于处理非线性和非平稳信号，能够提取信号中的局部特征和振动模式。
需要注意的是，EMD的具体实施方式和参数设置可能存在差异，可以根据具体的应用需求和问题进行调整。此外，EMD还有一些改进和变体方法（如CEEMDAN、VMD等），可根据实际情况选择适合的方法。
代码效果图
(1）原始信号的组成
（2）EMD分解的效果
经验模态分解(EMD)代码的使用和效果图
代码链接：阿里云盘分享 (aliyundrive.com)
获取代码请关注MATLAB科研小白的个人公众号（即文章下方二维码），回复 EMD 公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。
这篇关于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）（附代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
