2014 快速eemd算法，收敛速度与传统eemd相比有很大改进

包含的资料有：西储大学轴承数据+中英文版本的数据说明+matlab加载和处理轴承数据的案例和方法+利用EMD、Hilbert和FFT处理轴承数据信号的程序，并且有解释； 同时还附带了EMD、ITD、VMD等算法的程序，其中EMD程序有中文解释。

该文章描述了计算图像相似性的一种metric，具有很强的实用性

emd分解主程序，可配套安装emd工具箱，在Matlab环境下实现信号的EMD分解。

Python中地球移动器的距离 这是一个围绕Rubner的Earth Mover的Distance实现的Python包装器（ ）。 用法示例 >>> import emd >>> emd.emd(range(5), range(5), [0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1]) 3.0 安装 sudo python setup.py install 注意：该模块仅在Linux上经过测试，在Windows上似乎不起作用。 我会尽快解决。 参考

本文提出了一种基于经验模态分解法来消除测量光电容积脉搏波中的运动伪迹。实验结果证明了该方法有效抑制噪声、提高了信噪比，并提高脉率的检测效率。

Matlab-EMD工具箱 + 另附详细安装方法，亲手验证可以使用。

MATLAB 基于EMD心音信号特征提取

这是一个对EMD方法进行一个简单介绍的文献综述

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结