EMD

在高炉炼铁过程中，对铁水中硅含量的预测是最重要但也是最困难的一项。提出了一种基于经验模态分解（EMD）和动态神经网络（DNN）的组合算法，用于预测高炉中铁水的硅含量。为了消除原始历史数据的不同频率分量的相互干扰，EMD算法将原始历史数据分解为一系列不同的频率和固定本征函数（IMF）和一个残差。然后将每个IMF和残差近似于其非线性自回归模型（NARM）并通过DNN进行预测，最后，通过将每个IMF和残差的预测相加，可以得出硅含量的预测。最后，通过对中国某钢铁厂采集的一些硅含量的样本数据进行实验以验证我们的算法，结果表明，我们提出的组合算法比没有EMD的单一算法具有更好的性能，这表明该算法的有效性。提出的算法。

基于深空探测图像的EMD-SIFT图像配准方法，尹孟征，吴雪晨，本文提出了一种基于小行星图像序列的尺度不变特征配准方法，该方法包括应用经验模态分解方法（EMD）从图像序列中提取特征，再通过

故障轴承的振动信号是非平稳信号，传统的非平稳信号分析手段存在许多不足；BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解（EMD）与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解，得到组成信号的多个内禀模态分量（IMF），提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量；采用BP网络作为模式分类器，对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明，该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。

对该信号进行EMD分解，其中第一列为信号振幅，第二列为时间，共301组数据。

中间包括好几个希尔伯特黄的算法，基于MATLAB软件下运行。有emd-visu,emd-separation,emd-sampling,emd-n,里面还有hht 其他的内容，完整，经过测试。做信息处理，Fourier 是个万金油。HHT的优势所在，HHT是一个超adaptive的方法。

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在希尔伯特-黄的运算步骤中，原始脑电信号/其他时序信号被作为Huang的算法（EMD经验模态分解）的输入，在经过huang的算法处理过后被当做Hilbert的输入进行处理。matlab程序

on_empirical_mode_decomposition_and_its_algorithms.pdf EMD文献

EMD(earth mover’s distance)基于分布的距离度量方法，作为度量概率数据相似性的标准，具有抗噪性好, 对概率分布间的微小偏移不敏感等优良特性。