基于时变滤波器的经验模态分解（TVF-EMD）：一种用于经验模态分解的时变滤波器方法-matlab开发

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。