经验模态分解方法及其实现

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泽尼克多项式求解, 包括使用实例,运行即可得到结果!

噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用

集成经验模态分解和Teager能量算子的心电图改进人体识别方法

matlab实现经验模态分解。完整的EMD分解程序，并附有一个简单的例子。

本文为经验模态分解和希尔伯特黄变换对非线性和非平稳时间序列的分析的原文

由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给基于振动信号的矿井风机故障诊断带来很大困难。为此,提出一种EMD-FFT振动信号分析方法,该方法将经验模态分解技术与傅里叶分

针对矿井瓦斯涌出量监测数据波动性大、规律性差和建模难的问题,提出了先用经验模态分解技术将原始监测数据分解成若干个频率不等且有一定规律性的特征信息序列,再分别对每个特征信息序列建模,最后将所建模型线性组

为了消除固定分析仪法测量偏振模色散系统中的噪声, 提高测量精度, 提出了一种基于经验模态分解自适应滤波法的偏振模色散测量方案。该滤波法将信号按照其频谱特征进行多层分解, 获得有限个频率从大到小的本征模