关于经验模态分解与整体经验模态分解的分离效果差别的探讨

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经验模态分解(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。在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨。
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