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本征模态函数 - IMF

首先我们生成一段信号,它是由4Hz的正弦波、10Hz的正弦波和白噪声叠加而成的。如下图:

components

现在我们将合成后的信号进行EMD分解,结果如下图:

decomposing

从EMD分解图中可以看出,IMF1为10Hz的分量,IMF2为4Hz的分量。所以简单(且理想化)地说,IMF的各个分量分别代表了原始信号中的各频率分量,并按照从高频到低频的顺序依次排列。这也就是(非常简单的情况下的)IMF的物理含义。

那IMF3等分量又代表了什么呢?在这个例子里,它们没有意义,属于EMD端点效应等带来的副作用,至于**端点效应**,在后续的文章里会讲到。

通过这个例子的说明,我们可以得到**EMD**的**一大特点**:自适应地进行信号主要成分分析(不是PCA)。**也就是说,**EMD分解信号不需要事先预定或强制给定基函数,而是依赖信号本身特征而自适应地进行分解。

当然,现实中的信号分量(IMF)不会像例子中一样保持完全稳定的频率和振幅,也常常无法从各分量中直接看出信号规律。EMD分解经常被用作信号特征提取的一个预先处理手段,将各IMF分量作为后续分析方法的输入,以完成更加复杂的工作。