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一个聪明的诊断方法的高精确的分类能力经常与高度维的特徵向量需要大量训练样品，然而精确地要提取的信号需要的特征。尽管存在 EMD (实验模式分解) 和 EEMD (整体实验模式分解) 对处理非静止、非线性的信号合适，但是当一个短信号例如一个水力的影响信号，被担心时，他们的分解精确性变得很差。improve EEMD 为短水力的影响信号明确地被建议。这新 EEMD 的改进主要在四被反映包括基于 EEMD 的自我适应的降噪，方面基于 SVM (支持向量机器) 表明扩展，极端中心基于跨关联的分析基于立方的花键插值