EEMD,即集合經驗模態分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition),是一種改進型的信號處理方法,旨在解決EMD(經驗模態分解)方法中的一些問題,如模態混疊和噪聲敏感性。EEMD的基本原理和步驟如下:
原理。EEMD通過在原始信號中加入隨機白噪聲,進行多次EMD分解,然後對得到的IMF(本徵模態函式)分量進行平均,以此來減少噪聲和採樣誤差對分解結果的影響。
步驟。首先,對原始信號進行若乾次隨機噪聲擾動,得到多個噪聲擾動數據集;其次,對每個噪聲擾動數據集進行EMD分解,得到多個EMD分解集合;然後,將每個EMD分解集合的對應分量進行平均,得到最終的EEMD分解結果。
EEMD的主要優點包括提高分解的準確性和穩定性,改善信噪比,以及提供更高的分解精度。這種方法廣泛套用於信號處理、圖像處理、模式識別等領域,特別是在處理非線性和非平穩信號時,如生物醫學信號、氣象數據、金融市場數據分析等。