经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种数据驱动的信号处理方法，由Nigel C. S. Huang在1998年提出。这种方法主要用于非线性、非平稳信号的分析，能够将复杂信号分解为一系列简单、具有物理意义的内在模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。然而，EMD在实际应用中存在一些问题，比如模式混叠、噪声敏感和计算效率低等，因此，为了克服这些问题，出现了改进的EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法。 标题中的“eemd.rar”指的是一个RAR压缩文件，包含与EEMD相关的MATLAB代码。"EEMD_EEMD"可能是指原版的EMD和改进的EEMD，而“MATLAB_改进 分解_改进EEMD_改进的EEMD”表明这个代码实现了对EMD的改进，用于信号的分解。 描述中提到，这是一个作者自己编写的改进版EEMD的源码，意在提供给其他人使用。这表明这个代码库可能是开源的，允许社区成员查看、学习和改进代码。 标签中的“eemd”是经验模态分解的缩写，“eemd___matlab”表示这些代码是用MATLAB语言实现的，“改进_分解”和“改进eemd 改进的eemd”则强调了这个代码库的核心特性，即对EMD算法的改进，以提高其在信号分解上的性能。 压缩包内的两个文件“extrema.m”和“eemd.m”是MATLAB脚本或函数。"extrema.m"很可能包含了寻找信号极大值和极小值的函数，这是EMD和EEMD算法的关键步骤之一。而“eemd.m”则可能是实现改进EEMD算法的主要代码文件，它会包含分解信号的完整流程。 改进的EEMD（Ensemble EMD）算法主要通过添加随机噪声来解决原版EMD的问题。在每次迭代中，原始信号与一组随机白噪声相加，然后进行EMD分解。重复这一过程多次，形成一个信号分量的集合。通过平均这些分量，可以得到更稳定、更准确的IMF。这种方法提高了分解的精度，减少了模态混叠，并降低了对噪声的敏感性。 在实际应用中，改进的EEMD被广泛应用于地震学、生物医学信号处理、机械故障诊断、金融时间序列分析等多个领域。通过MATLAB实现的EEMD代码，用户可以方便地将这种强大的工具应用到自己的研究或项目中，进行非线性信号的分析和理解。

针对滚动轴承传统上侧重某一时间点的故障类型诊断问题,提出一种注重评估全寿命周期中性能退化趋势的指标提取方法。利用EEMD分解初始信号得到诸多IMF分量,采用相关系数准则提取相关程度高的IMF分量作为有效信息进行重构,实现信号的降噪处理。对降噪信号分别建立时域、频域和时频域共37个性能退化指标,剔除敏感度太弱和信息过于嘈杂等不适合表征滚动轴承退化趋势指标后,利用PCA法进行加权融合剩余的多域性能退化指标,最终得到能全面表征性能退化趋势指标。对Cincinnati大学采集的全寿命周期振动信号进行实验分析,结果

eemd工具箱

资源搬运，内部问题已经解决 defaultStream = RandStream. getGlobalStream;%由于新版本更新，函数的方法替换 %defaultStream = RandStream. getDefaul tStream;

文件包含：MIT-BIH数据库信号用于CEEMDAN算法代码，EMD、EEMD和CEEMDAN算法源码

算法程序的具体过程，有人可以帮忙看看其中添加噪声中RANDN生成的怎么控制他的噪声幅值啊，程序直接生成正太随机数，但怎么实现参数自适应性呢

集成经验模成态分解ceedman

用于信号故障特征提取，算法研究，是简单的程序代码，

总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。

Emd分解，通过峭度和相关系数选择IMF，进行信号重构，小波分解，小波包分解。