Machine learningTime-frequency analysis

Descomposició Empírica de Modes (EMD)

La Descomposició Empírica de Modes (EMD) és un mètode totalment impulsat per les dades i adaptatiu per a descompondre sèries temporals no lineals i no estacionàries en un conjunt finit de components oscil·latoris anomenats Funcions de Mode Intrínsec (IMFs), més un residu monòton. Introduïda per Norden E. Huang i els seus col·legues de la NASA el 1998, l'EMD no requereix funcions base predefinides i deriva tots els components directament del senyal mateix, fent-la fonamentalment diferent de les transformades de Fourier o wavelet.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Huang, N. E., et al. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A, 454(1971), 903–995. DOI: 10.1098/rspa.1998.0193

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 2). Empirical Mode Decomposition (EMD). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/signal-processing/empirical-mode-decomposition

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateEmpirical Mode Decomposition (Empirical Mode Decomposition (EMD)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/signal-processing/empirical-mode-decomposition · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026