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EMD
- 信号EMD分解与重构，特征频带内信号重构-EMD signal decomposition and reconstruction, features the band signal reconstruction
emd
- 经验模态分解（希尔伯特黄变换）用于非平稳信号的分解和重构(Empirical mode decomposition)
emd
- emd分解，通过emd分解重构信号实现降噪(By the emd decomposition reconstruction signal noise reduction)
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
emd
- Emd分解，通过峭度和相关系数选择IMF，进行信号重构，小波分解，小波包分解。(Emd decomposition, selecting IMF by kurtosis and correlation coefficient, signal reconstruction, wavelet decomposition, wavelet packet decomposition.)
用于信号的EMD、EEMD、VMD分解
- 用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断(Used for signal decomposition, noise reduction and reconstruction to realize fault diagnosis)