已经尝试过能适用所有数据，能够运行 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

EMD经验模态分解MATLAB程序包，将压缩包中的文件夹添加在MATLAB的子路径之下，然后在MATLAB面板上方点击Set path→添加子路径，在编程时调用emd()即可使用

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。

对数据进行多小波分解比传统的经验模态分解效果更好

对数据进行多小波分解比传统的经验模态分解效果更好

快速二维经验模态分解算法

筛选过程采用时变滤波技术完成。局部截止频率是通过充分利用瞬时幅度和频率信息自适应设计的。 然后采用非均匀 B 样条近似作为时变滤波器。 为了解决间歇性问题，还引入了截止频率重排算法。 为了提高低采样率下的性能，提出了固有模式函数（IMF）的带宽准则。 TVF-EMD 是完全自适应的，适用于线性和非平稳信号的分析。 与EMD相比，所提出的方法能够提高频率分离性能，以及低采样率下的稳定性。 此外，所提出的方法对噪声干扰具有鲁棒性。 TVF-EMD 来自http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168417301135 要使用此代码，请引用我们的工作：Li、Heng、Zhi Li 和 Wei Mo。“经验模式分解的时变滤波器方法”。 信号处理 138 (2017): 146-158。

EMD(经验模态分解)去噪相关文献，电子书，很有用处

行业分类-设备装置-一种采用基于多变量灰色模型的二维经验模态分解提取图像特征的方法

经验模态分解在高层建筑GPS变形监测分析中的应用.pdf