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：应用背景通过matlab编写经验模态分解，先通过小波包对信号进行降噪，将去噪后的信号进行分解，得到各节IMF分量。 关键技术通过matlab编写经验模态分解可将信号分解为各节IMF分量。与小波分解不同，极大改善了非平稳信号的分解问题
matlab emd 分解 模态 经验
说明：关于经验模态的变化（EMD变换）包括IMF系数的求取，可以研究一下。
经验模态 EMD变换 IMF系数 EMD IMF
说明：模式识别算法经验模式分解的端点效应消除代码。
模式识别算法 经验模式 端点效应 消除
说明：利用经验正交函数分解，将给定的数据在时间和空间上进行分离，从而得到数据的空间分布和时间规律。
经验正交函数 EOF 空间分布 时间规律
说明：经验模态分解，求取本征模IMF，用于求解函数或者输出响应的时域分解，与FFt和小波分析不同，具有独特的优势。
经验小波 经验模态分解 emd与eemd开发工具箱源码
说明：用于emd（经验模态分解）进行地震信号去噪
EMD 经验模态 地震信号 去噪
说明：EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类
keyword=EEMD分解 ANN分类 eemd分类 eemd神经网络 ANN神经网络
说明：经验模态分解以后，可以画三维的图，一瞬时频率，时间和幅值为坐标
幅值-频率 三维坐标 经验模态分解 瞬时频率 画三维
说明：二维经验模式分解代码，十分实用，希望对有需要的朋友有用
2d分解 emd-2d 2D的EMD 2d-emd 二维-emd
