經驗模態(tài)分解算法應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、傳統(tǒng)信號處理中最常用的方法是傅里葉變換，但在實際中利用傅里葉變換處理非線性非平穩(wěn)信號時，存在著眾多難以克服的缺陷和不足。為了解決這些缺陷和不足，人們提出了很多適用于非平穩(wěn)信號的處理方法，使得對非平穩(wěn)信號的處理成為可能，但由于其理論基礎依然是傅里葉變換，所以在應用中仍然不能完全擺脫傅里葉變換的那些缺點。經驗模態(tài)分解(EMD)算法的出現使這種局面得以改善，其可以自適應的將復合信號分解為一系列本征模態(tài)分量和的形式，并且不依賴于任何先驗知識，受

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