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经验模式分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）是一种完全由数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法，它将数据分解成具有物理意义的几个内蕴模式函数分量。介绍了一维EMD、二维EMD的基本概念、主要算法及其主要应用，指出了EMD的主要优点和缺点，给出了EMD研究与应用的发展趋势。