Matlab-EMD工具箱 + 另附详细安装方法，亲手验证可以使用。

信号分解之后的模态分量制作三维图的办法，完全免费，知识就是用来分享的

原创EMD和EEMD变换在信号去噪中的应用含EEMD程序-wigb.m EMD：经验模态分解 ，具体参见 https://www.ilovematlab.cn/thread-65516-1-1.html EEMD：总体经验模态分解，一种改进的EMD方法。步骤如下： 1）通过给目标信号加上一组白噪声来获得一个总体； 2）对进行EMD分解，得到各个IMF分量； 3）给目标信号加入不同的白噪，重复以上两步； 4）分解后得到各自的IMF分量组； 5）取相应IMF的均值作为最终的IMF组； 6）取相应的剩余分量的均值作为最终的IMF组。function eemd_emd_quzao clear all;clear;clc;clf; load data for i=1:21; b=eemd,0.4,100); bb=b b b b b b; end wigb,title for i=1:21; c=emd); c=c c c c c; end figure wigb,title复制代码 未命名.jpg 未命名1.jpg 未命名2.jpg 欲了解更多关于EEMD方面的信息，可以参考网站：http://rcada.ncu.edu.tw/research1.htm（台湾中央大学数据分析方法研究中心）

EMD的matlab代码分享 yang bearing_LSTM.py 是把美国西储大学轴承数据下载下来，并用EMD分解技术。通过EMD把轴承分解，提取前10的imf作为特征数据，数据格式为（2500，10）。 经过cnn卷积，再通过两个GRU1网路，之后拉平，全连接。 EMD_1.py 是介绍怎么用EMD分解技术的。具体看官方代码。 CNN_Auto_ecoder 是卷机自动编码的简单实现 international-airline-passengers 是国际航班用LSTM实现预测 SLIM是tensorflow的一个高级库，可以使编写神经网络层更加简单 word2vec是用来训练词向量嵌入矩阵。

基于EMD的广义互相关时延估计，孙书学，吕艳新，提出一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的广义互相关时延估计方法，用来解决信号非稳态且采集信号的各个通道间存�

介绍了短时傅里叶变换、Cohen类时频分布、小波变换、Hilbert-Huang变换四种典型的时频分析方法，分析对比结果显示了用Hilbert-Huang变换对声音信号进行时频分析的优越性，结合LabVIEW在数据采集和仪器控制领域的强大功能，提出以声卡作为采集硬件、LabVIEW作为软件编程、Hilbert-Huang变换作为时频分析方法的一种声音信号采集分析系统。实验结果表明，这种采集分析系统非常适合频率在音频范围之内（20 Hz~20 kHz）的声音信号的时频谱分析。

包含emd分解代码，以及其改进算法eemd的代码，可以直接使用

emd的MATLAB工具箱!基于经验模态分解的工具箱

包含EMD的各种函数，大家有兴趣的话，可以参考一下！

EEMD Matlab代码最初来自 由于新的Matlab 2019b没有eemd，因此需要eemd。 非常感谢老板。 使用EMD去噪ECG 这些MATLAB代码是基于CEEMDAN的ECG去噪技术的实现，该技术基于以下指导的文献。 这是孟买IIT的一个学期研究项目的一部分。 main_HF_2008c326.m：这是基于2008年论文使用CEEMDAN消除高频噪声的主文件。 main_BW_2015c2.m：这是使用基于2015年论文的CEEMDAN消除Baseline Wander信号的主文件。 main_HF_2012c89.m：这是主要文件，但根据2012年论文，该文件未能成功消除高频噪声。 其他所有“ .m”文件不是最终代码，都是上面列出的主文件的支持代码。 所有三篇论文均附有提供CEEMDAN方法的论文（2014年论文）