EMD与LMD分解算法结合并SVM

Norden.e.Huang于1998年提出经验模态分解[57]，并作为希尔伯特-黄变换(HHT)的重要组成部分，该方法能有效处理非线性、非平稳信号，同时也适合平稳及线性信号。核心思想是将复杂信号分解为有限个本征模函数即IMF，且分解出来的IMF分量能最大限度保留原信号的不同时间尺度的局部特征信号，与傅里叶分解及小波分解方法建立在先验性的谐波基函数和小波基函数相比具有本质上的差别。在处理非平稳及非线性数据上具有其余分解方法所不具有的自适应和信噪比优势。

图3.9 EMD信号分解流程

Jonathan S.Smith于2005年提出局部均值分解[58,59]，该方法可以将一个相对复杂的非平稳且具有多分量信号自适应的分解为若干个具有物理意义的瞬时频率的乘积函数即PF，并得到一个纯调频信号和包络信号，然后循环迭代至所有的PF分量分离出来，至此LMD分解原始信号完成并得到其时频分布。

关于 Mermaid 语法，参考这儿,

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