PyEMD 链接 HTML文档： ： 问题追踪器： : 源代码存储库： : 介绍 这是经验模式分解（EMD）的另一个Python实现。 该软件包包含许多EMD变体，并打算及时交付。 EMD变体： 集成EMD（EEMD）， “完整的EMD组合”（CEEMDAN） 香草EMD的不同设置和配置。 图像分解（EMD2D和BEMD）（实验性，不支持） PyEMD允许将不同的样条曲线用于包络，停止准则和极值插值。 可用花键： 自然立方[默认] 点向立方 秋间 线性的 可用的停止标准： 柯西收敛[默认] 固定迭代次数 连续原型IMF的数量 极端检测： 离散极值[默认] 抛物线插值 安装 受到推崇的 只需直接从GitHub或使用命令行下载此目录： $ git clone 然后进入下载的项目并从命令行运行： $ python setup.py安装 皮皮 从PyPi

为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。

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总体经验模式分解EEMD，matlab程序，亲测可用。 EEMD算法引入了白噪声的辅助测量技术，可以有效地平滑信号，更能减轻由于瞬态干扰引发的模态混叠的现象。

介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD) 。LMD方 法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF ( Product function)分量之和,其中每个PF分 量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将 LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD ( Emp irical mode decomposition)方 法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。

2010年提出的多元经验模式分解的新算法，matlab程序，适合多元数据的联合分析与数据级的多通道数据融合，是一种非常具有前景的一种算法。

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。