2018年，Wang[20]等人提出了均匀相位经验模态分解（Uniform Phase Empirical Mode Decomposition，UPEMD），该方法选择具有均匀相位分布的正弦函数作为辅助信号，能够有效减轻MS-EMD的模态分裂和残留噪声效应。

模态分解MATLAB代码，可直接使用

行业分类-电信-一种基于经验模态分解与小波分析的信号联合去噪方法.rar

CEEMDAN的matlab程序 经验模态分解

基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断.pdf

在复数域中经验模态分解matlab程序源代码

内部包含EMD/EEMD/CEEMDAN/VMD的matlab程序代码，可以用于进行信号的经验模态分解

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

经典算法——变分模态分解，Variational Mode Decomposition，可用于故障诊断和语音处理，能够自适应地经信号分解为一系列的子信号。

该资源是2015年最新的模态分解工具箱 非线性模态分解