应用背景 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下,依据输入信号自身的特点,自适应的将信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)之和，被广泛用于信号去噪和非平稳时间序列预测等。 关键技术 经验模态分解2019马会风云开奖结果，通过对高频信号的分解和趋势分析，可实现对高频信号去噪、分析和预测功能。