lengrong 发表于 2007-5-12 23:37

EMD好在哪里，我不懂

我用EMD和功率谱来分析数据，觉得比小波分解要差许多，不知大家有没有这种想法。所以我问一下各位大虾EMD好在哪里，我不懂。不过我还是想学它。

eight 发表于 2007-5-12 23:50

本帖最后由 wdhd 于 2016-9-20 13:40 编辑

原帖由 lengrong 于 2007-5-12 23:37 发表
我用EMD和功率谱来分析数据，觉得比小波分解要差许多，不知大家有没有这种想法。所以我问一下各位大虾EMD好在哪里，我不懂。不过我还是想学它。
好好看看huang的原文，flandrin的程序和本版的相关帖子

zhlong 发表于 2007-5-13 16:25

EMD较小波分解的优势之一是EMD分解的分量比小波分解得到的分量的物理意义更明确

在结构振动分析中，EMD分解的IMFs可以作为振动的一阶模态、二阶模态等。。。

小波似乎不太合适。

lengrong 发表于 2007-5-16 22:46

回复 #3 zhlong 的帖子

一阶模态、二阶模态，甚至三阶等，应该来说，各阶频率范围是不能重叠的呀。可是EMD分解好像做不到，特别是一些频率接近的。而小波能。

aboth 发表于 2010-1-28 20:35

嗯

应该说各有特色，各有长处和短处，慢慢研究！

吃书的老虎 发表于 2010-1-29 09:59

回复 楼主 lengrong 的帖子

我认为：EMD分解信号不同于基于傅里叶的分解，至少为信号处理方法提供一条新的途径。
      时频分析非稳定、非线性信号比基于傅里叶方法更有合理性。
      EMD确实有许多要完善的地方，有处理不好的信号。一是其自身的方法还需要完善；二是使用者对EMD方法还需进一步了解。

freeplus 发表于 2010-2-1 11:42

EMD最大的弱点是噪声干扰很难避免，在理论上是比较漂亮的，但是处理实际信号的效果很差。
小波分析有一篇连续小波变换尺度图中提取模态参数的论文能够在较大的噪声下提取较高精度的模态参数，应该说比较实用。

skywolfzxm 发表于 2010-2-11 16:27

当初国内不是很多大牛说huang的这个EMD缺乏严格的数学依据么，现在难道说已经从数学上给予了充分的认定？

比较HHT和WT，我觉得HHT的分辨率不够好，呵呵

hyl2323 发表于 2010-2-11 17:00

EMD最大的贡献在于，它告诉我们分析一个信号，要先知道这个信号的物理特征和我们期望得到什么，而不是随便上方法，正因为如此，很多时候我们不假思索用EMD则会得到莫名其妙的结果。

xiaohegg 发表于 2010-2-24 17:55

EMD的最大特点在于对信号做自适应分解，适合于非线性分析，对于线性分析，效果还是FFT和WT的好很多。对于线性密集模态参数识别，连续小波变换效果不错。
不知道楼主做什么样的信号分析

wenjie 发表于 2010-3-12 10:49

emd分解是与信号无关的。小波分解还要选择适当的小波才能分解出好的结果。

dailiangren 发表于 2010-3-18 14:04

EMD分解的基是自适应的，
而wavelet的基是给定的，这才是EMD分解的最大妙处。
所谓的频域表现，我觉得都是表面现象。
我感觉EMD跟稀疏分解很可能会走到一起，功力不够，解释不出为什么，但是有这样的感觉。
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