通过经验模态分解将非平稳序列的径流数据分解为几个本征模函数，进行希尔伯特-黄谱分析，得到边际谱。经验模态分解采用三次样条插值绘制包络线。

emd-hht的改进算法，能更好的抑制数据的端点效应，获得更加准确的imf分量及hht变换。

EMD刚刚入手，分享一个程序供大家交流，恳请大家多多指教

使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测(Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm)

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);

EMD 和希尔伯特黄变换的源程序 带例子 供大家参考

Matlab-EMD工具箱 + 另附详细安装方法，亲手验证可以使用。

信号分解之后的模态分量制作三维图的办法，完全免费，知识就是用来分享的

原创EMD和EEMD变换在信号去噪中的应用含EEMD程序-wigb.m EMD：经验模态分解 ，具体参见 https://www.ilovematlab.cn/thread-65516-1-1.html EEMD：总体经验模态分解，一种改进的EMD方法。步骤如下： 1）通过给目标信号加上一组白噪声来获得一个总体； 2）对进行EMD分解，得到各个IMF分量； 3）给目标信号加入不同的白噪，重复以上两步； 4）分解后得到各自的IMF分量组； 5）取相应IMF的均值作为最终的IMF组； 6）取相应的剩余分量的均值作为最终的IMF组。function eemd_emd_quzao clear all;clear;clc;clf; load data for i=1:21; b=eemd,0.4,100); bb=b b b b b b; end wigb,title for i=1:21; c=emd); c=c c c c c; end figure wigb,title复制代码 未命名.jpg 未命名1.jpg 未命名2.jpg 欲了解更多关于EEMD方面的信息，可以参考网站：http://rcada.ncu.edu.tw/research1.htm（台湾中央大学数据分析方法研究中心）

EMD的matlab代码分享 yang bearing_LSTM.py 是把美国西储大学轴承数据下载下来，并用EMD分解技术。通过EMD把轴承分解，提取前10的imf作为特征数据，数据格式为（2500，10）。 经过cnn卷积，再通过两个GRU1网路，之后拉平，全连接。 EMD_1.py 是介绍怎么用EMD分解技术的。具体看官方代码。 CNN_Auto_ecoder 是卷机自动编码的简单实现 international-airline-passengers 是国际航班用LSTM实现预测 SLIM是tensorflow的一个高级库，可以使编写神经网络层更加简单 word2vec是用来训练词向量嵌入矩阵。