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emd，eemd， ceemd，ceemdan 程序包
- 该程序是依据matlab所编写的，基于对经验模态分解，及其改进算法的比较(The program is based on MATLAB. Based on empirical mode decomposition and comparison of its improved algorithms)
EMD编程示例（内有FFT，功率谱，HHT，包络谱）
- 一些关于经验模态分解的编程实例有FFT，HHT，功率谱，包络谱(Some programming examples about empirical mode decomposition include fft,hht, power spectrum, envelope spectrum.)
emd
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是由 Huang等人于1998年提出的一种针对非线性、非平稳信号的自适应信号分解算法。自该方法提出以后便得到了学术界的广泛关注与研究，经过十几年的研究与发展，在理论方面EMD算法取得了进一步的完善。许多国内外学者也将该方法应用到了地球物理领域，并做了深度的研究与探索。与传统的基于Fourier变换的信号分析方法相比，EMD不仅突破了Fourier变换的局限性，而且不存在如小波变换一样需要预选小波基函数的问题，具有良好
emd
- matlab经验模态分解 emd 工具包 包含emd常用函数，可用于机械设备故障诊断(Matlab empirical mode decomposition toolkit can be directly used in mechanical equipment fault diagnosis)
EEMD处理
- EMD的扩展算法，集合经验模态分解(EEMD)， 程序完整可运行(Extension algorithm of EMD, ensemble empirical mode decomposition (EEMD), complete and runnable program)
ALIF-master
- 非线性非平稳信号的时频分析是一项非常具有挑战性的工作。为了捕获这些信号中的特征，分析方法必须是局部的、自适应的和稳定的。近年来，不同的研究小组开发了基于分解的分析方法，如Huang等人首创的经验模态分解(EMD)技术。这些方法将信号分解成有限数量的分量，在这些分量上可以更有效地应用时频分析。在本文中，我们考虑迭代滤波(IF)方法作为EMD的替代方法。我们在滤波器上提供了充分的条件，保证了对任意l2信号的中频收敛。然后，我们提出了一种新的技术，自适应局部迭代滤波(ALIF)方法。此外，我们设计了光
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- 针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱，依据能量分布的标准差选择最能准确反映矿浆管道运行工况的局部能量谱作为特征值向量，最后通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。将该方法应用于泄漏检测中，实验结果表明，矿
Y160M-4 DATA
- EMD经验模态分解实例：采用EMD分解信号(EMD empirical mode decomposition example: signal decomposition using EMD)
基于希尔伯特黄熵的麻醉深度估计
- 麻醉深度监测是外科手术中必不可少的步骤之一。 目前已经提出多种监测麻醉深度的脑电信号分析方 法, 尤其熵方法得到了广泛的关注。 提出一种新的麻醉深度监测方法-希尔伯特黄熵, 先用经验模态分解—希尔 伯特黄变换处理脑电信号获取希尔伯特黄边际谱, 再根据香农熵定义得到希尔伯特黄熵。 对 19 个接受吸入药物 七氟醚麻醉的病人脑电信号的希尔伯特黄熵和时频均衡谱熵进行计算、测试和比较, 结果表明:希尔伯特黄熵能够 更准确的区分麻醉和清醒状态, 更适合于麻醉深度监测。
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
emd去噪
- 用于emd（经验模态分解）进行地震信号去噪(It is applied to emd (empirical mode decomposition) for seismic signal denoising)
EMDtool
- EMD时间序列集成经验模态分解的工具箱，安装成功后可以直接调用函数得到分解的结果
emd-lstm
- 基于经验模态分解成多个模态和一个残余量，再利用长短神经网络预测分别训练每一个模态和残余量，最后重构结果，得到预测结果(Prediction based on empirical mode decomposition and long short neural network)
HHT
- 希尔伯特黄变换，经验模态分解，边际谱，超级全代码，可以出图可以自由更换信号(Hilbert Huang transform, empirical mode decomposition, marginal spectrum, super full code, mapping and free signal replacement)
NA-MEMD
- 多元经验模式分解（MEMD）算法是EMD算法从单个变量到任意数量的变量的扩展，其与经验模态分解一样存在模式混合问题，基于噪声辅助的多元经验模式分解（NAMEMD）就在对MEMD的改进，解决其问题。(The multiple empirical mode decomposition (MEMD) algorithm is an extension of the EMD algorithm from a single variable to any number of variables. Like
台湾中央大学HHT程序
- 希尔伯特-黄变换的matlab程序，内含集合经验模态分解文件(Hilbert Huang transform matlab program, including set empirical mode decomposition file)
改进空域滤波
- 集合经验模态分解算法和基于负熵最大的Fast ICA算法对心磁信号的去噪处理(Ensemble empirical mode decomposition algorithm and Fast ICA algorithm based on maximum negative entropy for denoising processing of magnetic heart signals)
EMD
- 经验模态分解，可以用于声音分解，声音识别以及降噪
matlab
- 经验模态分解EMD 集合经验模态分解EEMD matlab程序，调试可用，可以在此基础上进行改进
matlab经验模态分解工具箱
- 解压，导入matlab路径即可使用（matlab近些年的版本自带了emd工具箱），此工具箱为 ZHUANG X, YANG Z, MISHRA V, et al. Single-scale time-dependent window-sizes in sliding-window dynamic functional connectivity analysis: A validation study [J]. Neuroimage, 2020, 220: 117111.使用的工具箱。