EMD信号分解功能函数 用于机械振动信号分解

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在复杂环境数据采集过程中，原始数据常常混有若干外界噪声，为提高信号特征提取的准确性，基于虚拟仪器技术设计并实现了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法，根据相关分析法筛选有效基本模式分量（Intrinsic Mode Function，IMF）完成测量信号的降噪处理，并设计仿真信号对软件降噪效果进行验证。验证结果表明，所设计软件可有效去除原始信号噪声，可靠性较好。

EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，CEEMDAN算法通过加入自适应的噪声来进一步减小模态效应，而且具有更好的收敛性。

信号处理里所用到的EMD分解涉及到的所有程序，都在这里，欢迎参考。

EMD端点效应改进方法文献

HHT变换的动画过程即EMD分解的全过程 可以更加直观的学习HHT变换，经本人亲测该程序在matlab中可完美运行

针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性，为提高短期电力负荷预测的精度，提出一种基于EMD-DA-LSSVM的短期用电负荷预测模型。首先，采用EMD分解短期电力负荷数据，获得互不耦合的IMF分量；其次，针对各IMF分量建立最优参数下的EMD-DA-LSSVM短期电力负荷预测模型，重构得到预测值。通过算法验证分析，与LSSVM、DA-LSSVM和EMD-LSSVM相比，EMD-DA-LSSVM模型具有更高的预测精度，短期电力负荷预测精度高达2.203%。

论文研究-基于EMD提取专家语言评价信息的群决策方法.pdf,  针对传统语言群决策方法在集成专家评价信息时所遇到的专家权重求取主观性大、方法无标准的问题, 提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)提取专家语言评价信息的群决策方法, 利用EMD方法适于分解非线性、非平稳信号数列的特点, 分解各专家对待决策事物做出的综合语言评价值, 得到各 专家所做评价值的客观趋势成分和主观随机成分, 以客观趋势成分的均值, 作为待决策事物的专家综合评价结果用于优选过程.相比于传统群决策理论中专家信息 的集成方式, 其由于不用求取专家权重而直接进行评价信息提取, 因此能更大限度地排除人为主观因素的影响, 使最终决策结果更加符合对客观事物的评价规律.

基于EMD和神经网络的时间序列预测.pdf