emd是什么意思 emd

emd是什么意思？emd是经验模态分解。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。
这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。
正是由于这样的特点，EMD方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。
【emd是什么意思 emd】经验模态分解的原理：
经验模态分解(EMD)方法的实质是通过特征时间尺度来识别信号中所内含的所有振动模态(Intrinsic Oscillatory Mode) 。
在这一过程中，特征时间尺度及IMF的定义都具有一定的经验性和近似性。与其他信号处理方法相比，EMD方法是直观的、间接的、后验的、自适应的，其分解所用的特征时间尺度是源自于原始信号的。

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什么是EMD(Earth Movers Distance)EMD（earth mover distance）距离：
在计算机科学与技术中，地球移动距离(EMD)是一种在D区域两个概率分布距离的度量，就是被熟知的Wasserstein度量标准。不正式的说，如果两个分布被看作在D区域上两种不同方式堆积一定数量的山堆，那么EMD就是把一堆变成另一堆所需要移动单位小块最小的距离之和。
上述的定义如果两个分布有着同样的整体（粗浅的说，就像两个堆有着同样的数量），在规范化的直方图或者概率密度函数上。在这基础上，EMD等同于两个分布的第一Mallows距离或者第一Wasserstein距离。
EMD是什么意思啊？EMD（经验模态分解，全称Empirical Mode Decomposition，一般指EMD算法）是Hilbert-Huang变换（HHT）的核心算法。
经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ），且IMF须满足以下两个性质：
(1)信号的极值点(极大值或极小值)数目和过零点数目相等或最多相差一个；
(2)由局部极大值构成的上包络线和由局部极小值构成的下包络线的平均值为零。

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