EEMD(集合经验模态分解)
1. EEMD(集合经验模态分解)的概念
EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)是最常见的一种EMD改进方法。他的优势主要是解决EMD方法中的模态混叠现象。
说到模态混叠,顾名思义就是不同模态的信号混叠在一起,一般有两种情况:一是不同特征尺度的信号在一个IMF分量中出现,另一种是同一个特征尺度的信号被分散到不同的IMF分量中。
EEMD是怎样解决这个问题的呢:
EEMD主要的改进思路是:利用白噪声均值为0的特性,通过在分解的过程中多次引入均匀分布的白噪声,将信号本身的噪声通过多次人为添加的噪声掩盖过去,从而得到更加精准的上下包络线。同时对分解结果进行平均处理,平均处理次数越多,噪声给分解带来的影响就越小。[2,3]
下图展示的很明白了,EEMD分解主要分为4步:
(1)设定原始信号的处理次数m
(2)给这m个原始信号分别添加随机白噪声,组成一系列新的信号
(3)对这一系列的新信号分别进行EMD分解,得到一系列的IMF分量
(4)对相应模态的IMF分量分别求均值,得到EEMD分解结果
相较于EMD的(几乎)无参数傻瓜式自适应分解&#
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