实现EEMD，EMD两种算法，简单易懂，有注释

网上能下到的最好的HHT变换程序了，绝对好用

希尔伯特-黄变换的程序MATLAB以及原理解释等

利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的matlab程序，可以直接运行emdplus.m，亲测有效，不能运行不要钱~，主函数与样本熵函数samp经过了分析，里面有详细注解，EMD.m函数用的歪国人写的的~目前也是较为常用的版本了

这是一个改进的EMD时间序列分解程序，该程序克服传统的经验模态分解缺点！能够很好的光滑信号，将信号从高频向低频逐层分解！希望对大家有用！

对机械振动信号进行emd分解，并通过仿真信号加噪后进行分解，分解后的信号还比较满意

经验模式分解（EMD）工具箱，可结合https://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/52213135#commentsedit博客使用，亲测基于MATLAB2016软件可用，不再需要安装时频分析工具箱。

EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法，解决了EMD的模态混叠问题。但其会因为白噪声残留较大，导致筛分次数增加，以及分解失败，因而计算效率不高。针对以上问题，Torres等提出了一种噪声自适应完备总体平均经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise，CEEMDAN)方法。该方法特别适合ECG信号处理。

经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。本代码是emd算法在matlab上的实现。有待同行改进。

把 G.Rilling 写的 EMD.m注释汉化了，同时根据个人理解添加了部分注释，最后附上一个EMD分解＋HHT谱＋边际谱的例子。例子程序中所用到的函数是G.Rilling提供的