LMD经验模态分解matlab程序，可以运行的

变分模态分解 信号处理方法 数据序列平稳化。

辛几何模态分解matlab代码，可以直接调用，与EMD类似

本部分内容给出了9个常见信号与排列熵计算的程序与自己对其内容的理解与解释，为改进经验模态分解(MEEMD)提供一个铺垫，后边会陆续发布第二部分与第三部分的内容。 对应视频百度网盘链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1cYpmhmCB2RcP2qgXRpV_NQ?pwd=z3g6 提取码：z3g6

风电机组轴承处于早期故障阶段时，特征信号往往比较微弱，并且受环境噪声及信号衰减的影响严重，因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用，但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题，考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲，非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理，因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行EMD，选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱，通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。

这个程序是用来显示经过经验模态分解后所得的各个固有模态函数和残余信号，以及由它们重建的信号。

该算法适用于各种非线性，非平稳的信号，对于数据的分析较透彻。

采用集合经验模态分解方法对心电信号进行去噪

包含VMD、EMD、EEMD工具箱，可用于变分模态分解、EMD以及EEMD谐波检测对对比分析

适用于Matlab2020b及以上版本，因为用到matlab自带经验模态分解（EMD）程序，附有例子以及绘图函数