经验模态介绍分解(经验模态分解，简称EMD)方法被认为是2000年以来基于傅里叶变换的线性和稳态谱分析的重大突破。这种方法根据数据本身的时间尺度特征来发出信号，论经验模式分解(非线性时间序列分析中的EMD经验模式分解与小波分解异同研究龚志强邹魏明高科董文杰摘要:基于经验模式的希尔伯特变换(HT)分解(EMD)。
This 分解是基于希尔伯特黄变换和希尔伯特变换，滤除信号中的局部DC分量，在短时间内为纯交流分量。之所以不用希尔伯特变换后的复信号的d(phi)/dtw(phi为角度)直接得到信号的瞬时频率，是因为信号可能存在非频率波动成分，也就是说信号的波动可能是由幅度引起的，所以得到的频率可能是负的，但希尔伯特变换的信号频率不存在负的，所以需要上面的黄变换分解。
推土机地面移动距离，简称EMD，是一个测量标准。事实上，测量如何将一个直方图的形状转换成另一个直方图的形状，包括将直方图的一部分移动到新的位置，可以在任何维度的直方图上进行。EMD时频分析方法作为一种处理非线性、非平稳信号的新方法，与传统的信号时频分析方法有着本质的区别，并在实际应用中取得了良好的效果。
EMD 分解的主要目的是对信号进行平滑，对IMF分量进行希尔伯特变换，进一步得到IMF分量对应的瞬时频率分量，使得到的瞬时频率具有合理的物理意义。希尔伯特得到的希尔伯特/黄谱图是时间和频率的二元函数，从中可以得到任意时刻的频率信息，包括频率的大小和幅度以及对应的时间，可以详细描述非平稳非线性信号的时频特征。
3、关于经验模态 分解(EMD非线性时间序列的经验模态分析分解小波分解异同研究龚志强邹高科摘要:基于经验模态的希尔伯特变换(HT)分解(EMD)是基于非线性时间序列的EMD，然后通过HT得到谱，并利用青藏高原古里亚冰芯的理想时间序列和18O时间序列，系统分析比较了EMD和wavelet 分解(WD)和HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优缺点。
基于经验模态分解的方法和基于小波变换的方法相结合，可以有效地识别原始时间序列的特征信息。小波分解；理想时间序列；古里亚冰芯。:10003290/2005/54 (08)论PiralmodeDecomposition与waveled decompositioninthonlinear time series龚志强邹明伟高新泉东文街基金项目:国家重点基础研究。
4、经验模态 分解的简介experimental mode分解(experimental decomposition，简称EMD)的方法被认为是2000年以来基于傅里叶变换的线性和稳态谱分析的重大突破。这种方法是根据数据本身的时间尺度特性来执行信号分解，不需要预先设置任何基函数。这与基于超越调和基函数和小波基函数的Fourier 分解和wavelet 分解方法有本质区别。
它适用于分析非线性和非平稳信号序列，具有较高的信噪比。因此，自提出以来，EMD方法已迅速有效地应用于不同的工程领域，如海洋、大气、天文观测数据和地震记录分析、机械故障诊断、密集频率动态系统的阻尼识别以及大型土木工程结构的模态参数识别等，这种方法的关键是经验模式分解，它可以使复信号分解为有限个IntrinsicModeFunction(简称IMF)，来自分解的每个IMF分量都包含原信号不同时间尺度的局部特征信号。
