说明：经验小波变换结合EMD的自适应性和小波分析的理论框架,Gilles提出了一种称为经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的AM-FM成分。

EWT EMD EWT变换 fourier谱方法 自适应emd

说明：2005年J.S.Smith提出的局域均值分解LMD(Local mean decomposition)的原始文献，该方法可用于故障诊断、特征提取、振动信号分析等多领域，是较EMD更为温和的一种自适应算法，目前是热门研究方法。

自适应算法 局域均值分解 LMD

说明：镜像延拓和一种自适应波形匹配法处理EMD中的端点效应。

emd端点延拓 镜像延拓 延拓 端点-延拓 端点镜像延拓

说明：边界延拓镜像法和边界延拓自适应波形匹配法。

emd-boundary 波形延拓 镜像延拓 波形匹配延拓 波形匹配延拓

说明：感应双馈发电机系统的仿真，基于分段非线性权重值的Pso算法，针对EMD方法的不足,isodata 迭代自组织的数据分析，正确率可以达到98％，MIMO OFDM matlab仿真。

matlab

说明：局部均值分解，相比于emd好一点，自适应将信号分解几个物理量。

lmd和emd EMD 信号分解 局部均值分解 EEMD

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：应用背景通过经验模式分解(empirical modedecomposition，EMD)将信号分解成一系列单频率信号——本征模函数(intrinsic mode function，IMF),在通过 Hilbert 变换即可求得每个本征模函数的瞬时频率。Hilbert-Huang 变换在实际应用中，...

matlab 程序 改进 变换

说明：针对EMD方法的不足,关于小波的matlab复合分析，计算互信息非常有用的一组程序,一些自适应信号处理的算法，基于互功率谱的时延估计，是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：实现了对10个数字音的识别程序GSM中GMSK调制信号的产生，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，一些自适应信号处理的算法，一种流形学习算法（很好用）。

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