Matlab-EMD工具箱 + 另附详细安装方法，亲手验证可以使用。

MATLAB 基于EMD心音信号特征提取

这是一个对EMD方法进行一个简单介绍的文献综述

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结

完整的经验模态分解算法，emd，非常全，速度保存 ，希尔伯特黄变换

樊哲勇老师写的第一个石墨烯热导率lammps脚本

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题，提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD），得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF），再计算各阶IMF的峭度值，选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号，并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析，从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息。分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析，清晰地得到

EEMD Matlab代码原始副本来自 需要emd_eemd部分 ceced部分可能直接来自MaríaEugenia Torres或Patric Flandrin。 宣告 由于没有matlab许可证和项目迁移，因此不再提供对matlab代码的支持。 我强烈建议您安装免费软件，并为 博士代码 r和matlab代码（仅适用于EMD / EEMD），数据集，我的phd研究2011-2015的已发表论文 这包括： AdaBoost：adaboost函数 adaboostM1：分类 adaboostM2：分类 adaboostR2：回归 adaboostRPlus：回归 adaboostRT：回归 大幅提高误差范围：回归 CIEL2013：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 CIEL2014：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 FUZZ2013：IEEE国际模糊系统专题讨论会 JPEE2014：《动力与能源工程》杂志 方法：一些机器学习方法 有马 丹尼斯 知识网络 人工神经网络 射频 支持向量机 杂项：其他功能 交叉验证 离群值 前处理 后期处理 TNNLS2015：IEEE tra

去噪声代码matlab 使用EMD去噪ECG 这些MATLAB代码是基于CEEMDAN的ECG去噪技术的实现，该技术基于下面提到的文献。 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：这是根据2012年论文在消除高频噪声方面失败的主文件。 其他所有“ .m”文件不是最终代码就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）

tftb工具箱0.2版本+emd工具箱，希望有积分的可以赏积分（本人每次下载都为积分所囧），哎，没有的请用下面百度云链接下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1uMIFhumACkLedoercuMQJw 密码：b04y