1. 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁,大连,116018
2. 浙江工业大学软件学院,浙江,杭州,310032
3. 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系辽宁大连,116018
4. 浙江工业大学软件学院浙江杭州,310032
纸质出版:2009
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徐晓刚, 徐冠雷, 王孝通, 等. 经验模式分解(EMD)及其应用[J]. 电子学报, 2009,37(3):581-585.
XU Xiao-gang, XU Guan-lei, WANG Xiao-tong, et al. Empirical Mode Decomposition and its Application[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(3): 581-585.
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition
EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法
可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作
比较了不同方法存在的优点与不足
指出了EMD研究存在的难题和瓶颈
并给出了EMD研究与应用的发展趋势.
Empirical Mode Decomposition (EMD) is a decomposition algorithm which is used to analyze nonlinear and time-varying signal.Different from the traditional signal analysis method
the decomposition is data-driven and self-adaptive.A review work about the current development of one dimensional EMD and Bidimensional EMD is introduced.At first
some basic concepts and main algorithm ideas are described.Then the advantages and shortages of EMD are discussed.At the end of the paper
several problems which are waiting to be solved are listed.
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