eemd分解matlab代码

EEMD全称为Ensemble Empirical Mode Decomposition，是一种基于自适应滤波的信号分解方法，可以将非平稳信号分解成多个本质模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）和一个残差项。 EEMD方法的优点在于其对于噪声的鲁棒性和无偏性，该方法广泛应用于振动信号处理、信号去噪、信号分析等领域。

Matlab代码实现EEMD分解步骤如下：

1.首先生成m个噪声序列，每个序列的噪声大小随机选取，然后将原始信号与m个噪声序列作加法运算。

2.对于上步得到的m个序列进行EMD分解，得到每个序列的IMF分量。

3.计算m个序列中对应IMF分量的均值。

4.将对应于IMF分量的均值进行平滑处理后，得到噪声限制函数（Noise-Assisted EEMD）。

5.将噪声限制函数与原始信号进行减法运算，得到一个残差序列。

6.对于残差序列重复2、3、4、5步骤，直到残差序列的方差小于某个预设的收敛值。

7.最终得到的每个IMF分量是通过将对应于IMF分量的m个序列的IMF分量求平均的结果，而残差项则是所有序列的残差项的平均。

代码实现中需要注意的是，m的取值需要根据实际应用的数据不同进行设置，一般的经验值是m=50-200。同时为了提高EEMD的计算效率，可以采用并行计算的方式进行加速。