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集合经验模态分解方法分析综述

通过对EMD算法的深入研究，法国学者Flandrin[24]在2003年通过研究分析证实了对白噪声信号分解类似于一个滤波过程。Flandrin进行了大量的实验，研究结果表明在进行白噪声分解时，各分量若均匀分布则各自分离开。只有第一个分量的频谱呈高通特性，几乎占了原始数据频谱的一半，其余分量呈带通特性，并且相邻分量的频率大小存在一定的规律，分析发现每个分量的平均频率时下一阶的平均频率的两倍，这个结论与Huang的观点基本一致。

2004年，Huang和Wu提出了集合经验模态分解方法（EEMD）来解决EMD算法中由于模态混叠引起的分解缺陷问题，这是一种噪声辅助信号处理