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EMD
- 本程序为EMD（经验模态分解算法）用于MATLAB的M文件，内含EMD分解所需的三次样条插值算法-This procedure for the EMD (empirical mode decomposition) for the MATLAB M-files containing the required EMD decomposition of cubic spline interpolation algorithm
emd_hht
- 用MATLAB编写的EMD（经验模态分解）例程。实现了Hilbert黄变换、经验模态分解等理论算法，里面包含具体应用。-It is EMD sample codes. The Hilbert-Huang transform is coded by Matlab. And the EMD samples are included.
EMD
- 经验模态算法matlab程序 -- Empirical mode algorithm matlab program-Empirical mode algorithm matlab program
emd
- 进行HHT的EMD分解，经验模态分解算法，-The HHT-EMD decomposition
emd
- 介绍经验模态分解的emd算法上下包络线的形成过程-Introduction emd empirical mode decomposition algorithm for the upper and lower envelope formation
EMD-denoising
- 基于经验模态分解的信号去噪算法，一个很好的例子-Signal Denoising Algorithm based on empirical mode decomposition
emd
- EMD算法，经验模态分解，信号处理与分析方面用到，算法很简单，中文-EMD algorithm, the empirical mode decomposition, signal processing and analysis used, the algorithm is very simple, Chinese
High_orderandEMD
- High_orderandEMD.rar包函数了高阶累计量的所所以求法，EMD经验模态分量等算法，是用来分析非平稳随变量信号的最常用的好方法，在此献给信号处理的研究者们。-High_orderandEMD.rar package cumulative amount of higher-order functions are therefore seeking method, EMD empirical mode component of the algorithm is a good metho
EMD
- 经验模态分解算法（EMD）求解本征模函数-Empirical mode decomposition method (EMD) to solve the intrinsic mode functions
EMD
- 经验模态分解法(EMD)，算法不长，随便改吧-method of EMD
emd
- 主要是经验模态分解的算法MATLAB程序，用于感兴趣的科研工作者。-Mainly empirical mode decomposition algorithm MATLAB program for interested researchers.
emd-method
- 经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ），且IMF须满足以下两个性质： (1)信号的极值点(极
EMD
- EMD matlab 代码程序 ，经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。-EMD matlab code program, Empirical Mode Decomposition (EMD Empirical Mode Decomposition) algorithm is a Hilbert-Huang Transform (HHT) core algorithm
emd-analysis
- 经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。用matlab实现emd分解。-Empirical Mode Decomposition (EMD) Empirical Mode Decomposition algorithm is the core of the Hilbert Huang transform (HHT)- algorithm.Matlab emd decomposition.
package_emd
- 经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ）(The empirical mode decomposition (EMD) algorithm is defined by the algorithmic process and is not
emperical mode decompostion by matlab
- EMD经验模态算法程序，能够用到学到更好(by learning EEMD and writing daima)
emd1
- 经验模态分解算法，可以直接使用,非常方便(Empirical Mode Decomposition)
EMD
- 经验模态分解算法，主要作为用于盲源分离的信号处理算法(Empirical mode decomposition algorithm, mainly used as a signal processing algorithm for blind source separation)
emd
- 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。与短时傅立叶变换、小波分解等方法相比，这种方法是直观的、直接的、后验的和自适应的，因为基函数是由数据本身所分解得到。由于分解是基于信号序列时间尺度的局部特性，因此具有自适应性。(The key of thi
emd
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是由 Huang等人于1998年提出的一种针对非线性、非平稳信号的自适应信号分解算法。自该方法提出以后便得到了学术界的广泛关注与研究，经过十几年的研究与发展，在理论方面EMD算法取得了进一步的完善。许多国内外学者也将该方法应用到了地球物理领域，并做了深度的研究与探索。与传统的基于Fourier变换的信号分析方法相比，EMD不仅突破了Fourier变换的局限性，而且不存在如小波变换一样需要预选小波基函数的问题，具有良好