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MEEMD(Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition,多元集合经验模态分解)是一种改进的EEMD算法,通过引入多元信号集合对EEMD进行了进一步的提升。与EEMD不同,MEEMD并不对信号进行分量数量确定和对称延拓,而是利用多元信号集合的思想,将多个信号进行集合,提高了分解的准确性和稳定性。
MEEMD方法的主要步骤包括:
1. 定义多元信号集合,将多个信号进行集合;
2. 对多元信号集合进行EEMD分解,得到一组IMFs;
3. 将相同IMF进行平均,得到改进的IMFs;
4. 重构原始信号。
MEEMD方法采用了多元信号集合的思想,改善了EEMD方法对分量数量和对称延拓的限制,提高了分解的准确性和稳定性。与EEMD相比,MEEMD方法能够更好地处理非线性和不平稳信号,适用于信号分析和特征提取等领域。
(1)理论研究
(2)MEEMD分解的效果图
具体代码见:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ9q