说明：国立中央大学 黄锷教授的 EEMD 程序 供大家参考

说明：在EMD的基础上进行改进的EEMD，去噪，分解信号

说明：心电信号处理Cardiac-frecuency-and-ECG-signal-denoising-by-EEMD-master

说明：总体经验包络分解方法，一种时频分析方法，相比于经验分解方法减轻了模态混淆现象

说明：Ecg denoising using EMD,EEMD,CEEMD

说明：该程序是依据matlab所编写的，基于对经验模态分解，及其改进算法的比较

说明：eemd算法原程序及举例，用于信号分解，在emd基础上优化程序

说明：简单EEMD算法实现对信号的分解，附加说明文件。

说明：还是海洋数据分析的算法的参考材料，有小波分析，EMD，EEMD

说明：EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文是集合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。

说明：可以通过调用此程序对信号进行eemd分解

说明：eemd分解代码，能够成功分解复合信号，效果不错

说明：台湾中央大学的HHT程序，主要用于对振动信号进行分析，

说明：EEMD，EMD频谱分析程序，本人亲自试过好用，分享供大家参考使用

说明：主要用於分析時序資料，HSA(Time,IF,AM) && HHS(IF,HoloIF,HoloAM) 這是從不同面相看資料，時間、瞬時頻率、振福 瞬時頻率、波峰瞬時頻率、波峰瞬時振幅 這樣就可以看到被感應器偵測到的訊號中有不同空間頻率的能量疊加在整個 RAW 資料之中 Data -> [CEEMD] -> IMF IMF -> [AM-FM] -> AM,FM FM -> [NDQ] -> IF IMF波峰 -> [CEEMD] -> Holo_IMF Holo_IMF-> [AM-FM] -> Holo_AM,Holo_FM Holo_FM -> [NDQ] -> Holo_IF

说明：COMPLETE ENSEMBLE EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION document

说明：文件包含EMD EEMD CEEMDAN 各类集合经验模态分解算法

说明：高效：应用了许多快速制作Matlab脚本的技巧（例如矢量化和矩阵分解）。许多功能甚至可与C实现相媲美。通常，此包中的函数比提供相同功能的Matlab内置函数（例如kmeans）更快。 易于学习：代码备受好评。 PRML书中的参考公式表示相应的代码行。符号与书籍同步。 实用：该包装不仅易于阅读，而且易于用于促进ML研究。此包中的许多函数已被广泛使用（请参阅Matlab文件交换）。 可以实现多种信号多的处理和降维。

说明：介绍了EEMD和EMD程序，实测可用。 EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文是集合经验模态分解； EMD是经验模态分解，全称Empirical Mode Decomposition。

说明：信号检测分类，EEMD算法用于波形变换分析，供图像处理人员使用，方便简洁有效

说明：原档EMD程序，调用eemd文件可使用EMD方法处理信号

说明：此代码由Rilling和Flandrin编写

说明：EEMD和EMD仿真程序，还有CEEMDAN的程序和范例，亲测可用。

说明：基于matlab计算Hurst指数，转自他人

说明：% 1.将emd工具箱放置在toolbox文件夹下 % % 2.在matlab主界面，点击"设置路径" - "添加文件夹" - 将eemd路径加入 - 保存 % 函数调用方法 %

说明：EEMD为Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文称之为集合经验 题态分解，它是针对EMD方法中产生的模态混叠问题的固有缺陷而提出的一种分析方 }o EEMD分解原理是向当原始信号中添加均匀分布的白噪声信号，因此该信号被滤波 豁分割在不同范围之内，不同范围的信号携带着信息便能够映射至和背景白噪声有关 汀特定范围内。

说明：集合经验模态分解，对于经验模态分解的优化方法，此处提供matlab程序，大家使用

说明：% This is an EMD/EEMD program % % function allmode=eemd(Y,Nstd,NE) % % INPUT: % Y: Inputted data; % Nstd: ratio of the standard deviation of the added noise and that of Y; % NE: Ensemble number for the EEMD % OUTPUT: % A matrix of N*(m+1) matrix, where N is the length of the input % data Y, and m=fix(log2(N))-1. Column 1 is the original data, columns 2, 3, ... % m are the IMFs from high to low frequency, and comlumn (m+1) is the % residual (over all trend). % % NOTE: % It should be noted that when Nstd is set to zero and NE is set to 1, the % program degenerates to a EMD program. % % References can be found in the "Reference" section. % % The code is prepared by Zhaohua Wu. For questions, please read the "Q&A" section or % contact % zwu@fsu.edu %

说明：利用聚合经验模态分解（EEMD）特征提取方法，提取非线性，非平稳信号的特征

说明：主要是对信号进行小波分析,可以得到较为有效的数值