EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，CEEMDAN算法通过加入自适应的噪声来进一步减小模态效应，而且具有更好的收敛性。

可以实现EEMD的分解功能，有效的进行风速预测

2014 快速eemd算法，收敛速度与传统eemd相比有很大改进

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

美国西储大学轴承寿命预测

针对传统经验模式分解方法所导致的模态混叠现象，提出通过加噪声辅助分析 的EEMD方法，将白噪声加入信号来补充一些缺失的尺度，在信号分解中具有良好的表现。EEMD仿真系统的实现利用了Matlab 平台，通过GUI 控件实现了系统设计，能直观方便地进行比较分析，验证了EEMD 在抗混叠方面较原有方法的改进。

EEMD程序-dist_value.m 从论坛上下了个EEMD程序，可是不能用，现在从别的地方下载下来，传到此论坛与大家分享

emd算法升级，包络分析

写论文用得到的经验分解的各种算法，可以话上述四种分解的模态图，以及信号恢复，信号恢复误差