emd 和 eemd 的MATLAB源程序，供大家参考学习了

本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型，BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且组合模型具有更好的预测精度。

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

1、下载后解压放在matlab的toolbox工作路径下package_emd文件夹。 2、打开matlab，选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱（package_emd）点进去- Save- Close。 3、此时选择work下package_emd文件夹作为工作路径，即是C:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\package_emd。 4、在Command Window里面输入mex -setup回车，问是否选择已有的编译器你选y回车，再问选择哪个编译器，你可以选择C++的那个选择相应的编号（如 2）回车，然后让你核对是否选择对了编译器等等，你输入y回车。就安装成功了。

进行emd分解，一个非常好的程序，直接调用即可

由于风电存在着不确定性，风电功率预测对于接入大量风电的电力系统意义重大。为了提高风电功率的预测精度，本文建立了基于经验模式分解法（EMD）与支持向量机（SVM）的复合预测模型。考虑到风力机组的输出有很强的非线性，该模型首先将训练数据按风速大小分成高、中、低3组，然后对各组的风电功率样本序列进行经验模式分解，并建立各个频带分量的支持向量机预测模型，各模型的预测结果等权求和即得到最终的功率预测值。使用风电场现场采集数据的预测结果，验证了该方法的可行性和有效性。

该工具箱为MATLAB的EMD经验模态分解的工具箱，使用简单，可以基于此求希尔伯特黄变换和边际谱，详细帮助可以参考word文档。

Matlab仿真EMD 经验模式分解在python中的实现 结果 航空公司乘客数据集时间序列上的示例输出 原始功能： IMF-1 IMF-2 残渣 依存关系： numpy scipy pandas 随时提出更改建议。 学分：

振动信号的VMD滤波和EMD滤波同时实现，包括参数的设置和模态数选择

Matlab-EMD工具箱 + 另附详细安装方法，亲手验证可以使用。亲测可用， 谢谢支持。