应用EEMD方法分析温度的完整的程序，可直接运行。内附详细的程序调用以及分析。-Tutorial to analysis the annual mean global surface temperature anomaly by EEMD

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法。它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。EMD方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，因而在处理非平稳及非线性信号序列上具有很高的信噪比，体现出非常明显的优势。-Empirical Mode Decomposition (EMD) is a signal analysis method proposed by the U.S. N

验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD）解决了EMD中出现的模态混合问题。-Ensemble Empirical Mode Decomposition

tei@i分析方法，eemd方法应用，核心期刊论文主要运用的方法(Shouyang Wang Estimating the impact of extreme events on crude oil price: An EMD-based event analysis method)