iceemdan/emd/基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解

针对煤矿机械关键零部件超声检测时受到煤矿现场非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了超声信号的自适应去噪方法,将超声信号分解成独立的IMF分量,并得到各IMF分量的频谱,选择与探头中心频率相近的各IMF进行重构,提高了信噪比。

为凸显负荷波动的随机性、周期性和相关趋势，通过探求负荷变化机理显著提升预测精度，提出了一种基于EMD的负荷波动机理研究方法。首先对负荷进行EMD分解，得到随机、周期和趋势分量；然后分析各分量的变化规律与候选影响因素的关联关系，推导负荷变化机理，提取时标特征值；最后进行特征的去冗余。该方法创新点是能提取出特征值的时标特性。以广东省负荷数据集作为预测案例研究，对比实验研究结果表明了所提方法的有效性。

总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。

信号分解领域常用算法，经验模式分解算法，亲测好用

一维信号的 HHT 变换。 包含经验模式分解 (EMD) 程序。 主要功能是HHT_Ver02.m。 例子clc; 清除; 关闭所有 Ts = 0.0005； Fs = 1 / Ts; N = 600； k = 0：N-1； t = k .* Ts; t = t'; sig(1:300,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(1:300))+0.1; sig(301:600,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(301:600)) + 1.5 * sin(300 .* pi .* t(301:600))+0.1； HHT_Ver02(t, sig, Fs);

基于经验模式分解的盲音频水印

本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型，BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且组合模型具有更好的预测精度。

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。

Matlab仿真EMD 经验模式分解在python中的实现 结果 航空公司乘客数据集时间序列上的示例输出 原始功能： IMF-1 IMF-2 残渣 依存关系： numpy scipy pandas 随时提出更改建议。 学分：