python经验模态分解

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种数据处理技术，最初由中国科学家陈希孺和宋微发明。它主要用于非线性、非平稳信号的数据解析，将复杂信号分解成一系列称为“Intrinsic Mode Functions”（IMF，固有模态函数）的简单分量，以及一个趋势项（Trend Component）或残差信号。

EMD的过程包括以下步骤：
1. **识别Intrinsic Mode Function**：寻找信号中满足某些条件的模式，如每个极点的数目少于零极点的数目加一，且振幅变化率小于波峰和谷底之间的平均值。
2. **分解**：通过混合高通滤波（Hilbert变换）和低通滤波（Envelopes）来分离出IMFs。
3. **停止条件**：当无法再找到新的IMF时，停止分解，剩下的部分通常作为趋势或噪声。

EMD广泛应用于气象、工程、生物医学等领域，例如分析股票价格波动、地震数据、心电图等信号。