针对传统降噪方法处理激发极化法（激电法）测量数据的效果不理想的问题，对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究，提出了一种新的激电数据降噪方法。首先，采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数，再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道，最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验，对比普通滤波方法和小波阈值算法，结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。

EMD分解或HHT变换 文件内已添加详细备注，有助于读者尽快入门 % 返回值为cell类型，依次为一次IMF、二次IMF、...、最后残差 % 是否单调 % 是否IMF分量 % 据极大值点构造样条曲线 %找极大值点，返回对应极大值点的坐标

一维数据进行小波降噪，经验模态分解EMD结合小波降噪！两种降噪效果进行对比。

改进两种经验模态分解去噪，基于EMD去噪算法和基于LMD去噪算法。

Bearing Performance Degradation Assessment Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Affinity Propagation Clustering

提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。

另类交易策略系列之十四：经验模态分解下的日内趋势交易策略.pdf

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。

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。