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经验模式分解的工具箱和相应的应用示例!希望对大家有用!-Empirical mode decomposition of the toolbox and the corresponding application example! Hope useful for all of us!
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EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类-The EEMD empirical mode decomposition+ANN neural network classifier
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若信号间的能量和频率比例过大，经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这
种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出 IMF 分量的固有特性，
消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题，恢复各个单分量所丢失的信息特性，改善了经验模式分解能力不足所带来局限性，保障经验模式分解的有效性。-If the signal energy and frequency ratio is too large, the empirical mode decomposit
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经验模态分解（empirical mode decomposition),通过EMD方法可以把任何一个信号分解为数个固有模态函数和一个残量之和。
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经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ），且IMF须满足以下两个性质：
(1)信号的极值点(极
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Empirical mode decomposition for local wave decomposition, used in multi component signal analysis
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不错的经验模态分解原吗,请相互分享,如有需要请邮箱联系-Good empirical mode decomposition of the original, please share, if necessary please contact email
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信号的经验模态分解算法，及其用于BP神经网络的训练(An empirical mode decomposition algorithm for signal and its training for BP neural network)
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