经验模态分解（EMD）的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本......

为了抑制经验模式分解中的模式混淆现象,提高分析精度,引入集合经验模式分解（EEMD）算法。在分析信号上叠加适当的随机高斯白噪声序列......

针对局部均值分解(1ocal mean decomposition,LMD)实现过程中存在的模式混淆现象,提出了一种基于总体局部均值分解(ensemble 1ocal......

总体平均经验模态分解(Ensemble EMD,EEMD)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但计算量较大,添加的白噪声不能被完全中和,不具有完......

通过对19单元哈特曼测量和模式法重构波前的过程进行数值模拟,研究了Zernike模式法重构波前时耦合和混淆出现的原因、条件、程度和......

经验模态分解（EMD）的一个关键问题是处理边界效应。尽管目前除了Huang申请了NASA专利的边界处理方法，仍没有一个最终的解决方案，但工程......