说明：EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类
说明：EMD算法的matlab代码，非常详细，每一步都有解释。
说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小...
说明：利用经验模态分解进行故障预测，信号分析。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，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。
说明：经验模态分解，将一维离散数据信号分解成本征模态函数，从而将非平稳信号分解成相对相对独立的频率成分的相加
说明：emd改进算法，克服了emd算法的模态混叠，屏蔽经验模态分解算法。