EMD 方法基于AR 模型预测的数据延拓与应用Ξ胡劲松 (宁波工程学院电信学院 宁波, 315010) 杨世锡 (浙江大学机能学院 杭州, 310027) 摘要 把基于时间序列AR 模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD) 时频分析领域, 论述了基于AR 模型的数据延拓技术原理, 即先对原始数据进行AR 建模, 然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR 模型的延拓研究表明
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2024-08-25 21:52:58
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使用EMD分解（以及其他“类EMD”分解方法，以下为了简便统称EMD）做信号降噪，是EMD的一个比较重要的应用方向。EMD可以将复杂的信号分解为一系列的固有模态函数（IMFs），每一个IMF都包含了信号的一部分频率信息。在信号降噪的过程中，如何选择和筛选IMFs是关键步骤之一。在本文中，我将介绍EMD降噪的基本步骤以及几种常见的IMFs筛选策略。一、EMD降噪的通用步骤EMD降噪的过程可以分为三个
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2024-02-29 13:18:56
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01|概念及原理:EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。)(三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面
一、简述： 经验模态分解法(EMD)，基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，因此具有自适应性。二、基础概念： 
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2024-03-27 19:45:02
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因子分析 （还没有完全弄透）一、总结：因子分析其实就是降维。 （详细笔记见--斯坦福机器学习讲义： 因子分析笔记） 强烈建议回看 因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本 点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示。因子分析是对应无监督学习问题，因为用到EM算法，还是有EM算法的，E步都是求出隐性变量Z，而z表示可能的类别，所以凡是有EM算
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2024-06-09 00:27:31
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刚开始接触滚动轴承故障诊断通常都是一头雾水。 其实只要按部就班就可以了。 滚动轴承故障诊断分为数据采集、数据处理和故障辨识（或故障预测）。 一接到故障诊断这个课题，你首先要明白，这三个步骤中，你想搞哪块。一般在其中一块有突破，基本上硕士就可以毕业了。 下面介绍的是用EMD和包络解调进行数据处理，然后人工进行故障辨识。 故障数据： 该故障数据是美国凯斯西储大学轴承数据中心的，数据使用方法见 mat
呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
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2024-03-29 20:03:09
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文章目录1、简单介绍2、基本条件3、方法步骤3.1求平均包络线3.2 通过IMF判断求最终4、去噪应用 1、简单介绍经验模态分解( empirical mode decomposition，EMD)是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于1998年提出的一种新的处理非平稳信号的方法——希尔伯特——黄变化的重要组成部分。基于EMD的时频分析方法既适合于非线性、非平稳信号的
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2024-04-18 10:31:31
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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看到一位博主写的关于EMD的一些见解，觉得挺有用，特用来保存分享，原文链接：https://www.ilovematlab.cn/thread-566089-1-1.htmlEMD是一种信号分解工具。 与小波分解不同。小波分解是利用信号和小波之间的相关性来进行信号分解，当然小波的特性在分解过程中是可以变化的，即所谓的translation and scale。EMD则是完全根据信号本身的特点来进行
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2024-03-22 09:13:59
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开始看PBOC/EMV中IC卡的文件结构时，就被DF, MF, EF,DDF,ADF这些概念弄晕了. 文档里对这几个概念讲解的都不够通俗. 不过这也不奇怪, 这种所谓的标准如果讲的太通俗，那么制定这些标准的人又怎么能够称得上是专家呢! 下面根据自己的理解, 把这几个概念讲解一下. 首先， MF, DF和EF这三个其实是iso78
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2024-04-19 11:37:30
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经验模态分解(EMD)为什么要用EMD相比于时频处理方法小波分析的好处克服了基函数无自适应性的问题。
小波分析需要选某个小波基。即使小波基在全局可能是最佳的，但在某些局部可能不是，所以小波分析的基函数缺乏适应性。对于一段未知信号，不需要做预先分析与研究，就可以直接开始分解。
会自动按照一些固模式按层次分好，而不需要人为设置和干预。也就是说，EMD分解信号不需要事先预定或强制给定基函数，
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2024-08-11 11:03:27
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作者：桂。前言本文为Hilbert变换一篇的内容补充，主要内容为： 1）EMD原理介绍 2）代码分析 3）一种权衡的小trick 4）问题补充内容主要为自己的学习总结，并多有借鉴他人，最后一并给出链接。一、EMD原理介绍 A-EMD的意义很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将信号分解不同频率特性，并且结合Hilbert求解包络以及瞬时频率。E
1、什么是EMD？从本质上说，EMD是一个对信号进行平稳化处理的过程。 通俗的说，用EMD有什么好处呢？对于一段未知信号，不需要做预先分析与研究，就可以直接开始分解。这个方法会自动按照一些固模式按层次分好，而不需要人为设置和干预。 再通俗一点，EMD就像一台机器，把一堆混在一起的硬币扔进去，他会自动按照1元、5毛、1毛、5分、1分地分成几份。2、内涵模态分量（Intrinsic Mode Func
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2024-04-28 22:13:59
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%此版本为ALAN 版本的整合注释版function imf = emd(x)% Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transfor
原创
2022-10-10 16:24:40
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最近在做脑电信号分析，在导师的建议下学习了一点经验模式分解（下面简称EMD）的皮毛，期间也是遇到了很多问题，在这里整理出来，一是为了自己备忘，二是为了能尽量帮到有需要的朋友。一、EMD简介 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用
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2024-05-08 19:29:27
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笔者参与实验室里IOT方面的项目，需要对雷达采集数据进行处理，特意学习了一下EMD方面的资料和文献，以下为一些学习笔记和个人理解。 1 方法使用背景 在通过雷达获取信号后，需要对其进行处理并从中提取出我们所需的数据部分。根据信号的频率与时间的情况，我们可以将频率分为两类：平稳信号、非平稳信号（如下图）  
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2024-05-28 17:27:57
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对以下模拟信号采用三种方式进行分解，分别是EMD,EEMD,VMD。s4是高斯白噪声对这个s信号进行分解。下面开始代码操作：①原始信号生成：运行该段代码，可以生成一个s.mat数据，并作图。clear
clc
close all
t = 0:0.001:2;
s1 = cos(4*pi.*t);
figure
plot(t,s1)
%%
s2 = 1/4*cos(48*pi.*t);
figure
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2024-07-10 16:59:24
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学习笔记记录 文章目录学习笔记记录一、EEMD？二、EEMD的编程实现1.EMD和EEMD的对比2.工具解释总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合，然后加上一个性质不同的信号，所谓的残差信号或者剩余信号。一、EEMD？ 为什么要提出EEMD? 解决EMD方法中的模态混叠现象。说到模态混叠，顾名思义就
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2024-05-10 13:55:36
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缩写为CEEMD的方法其实不止一种，包括互补集合经验模态分解方法[1]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,2010）和完全集合经验模态分解方法[2]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,2011）。本文中所探讨的是上述第一种方法。1. CEEMD（互补集合经验模态分解）的
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2024-05-13 16:53:16
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