经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种极具创新性的自适应数据驱动分析方法，其核心优势在于无需依赖先验知识或预设固定基函数，而是紧密围绕信号自身的局部特征展开动态剖析。该方法的核心机制是将复杂的非线性、非平稳序列信号，逐步拆解为若干个具有明确物理意义的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。每个 IMF 都代表了原始信号中不同时间尺度的振荡模式，恰似将复杂信号 “层层解码”，清晰呈现其内在结构。
        在实际应用中，尤其是声发射信号处理这类涉及复杂物理过程的领域，EMD 能够敏锐捕捉信号的瞬态变化与细微特征。例如在材料损伤检测中，声发射信号常呈现非线性、非平稳特性，EMD 可有效分离出不同损伤阶段对应的信号特征，为深入分析非线性系统的动态行为提供关键支撑。

经验模态分解类代码：
经验模态分解(EMD)
集合经验模态分解(EEMD)
完全集合经验模态分解(CEEMD)
自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)
改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)

经验模态分解类代码：
附件：EMD分解(MATLAB代码).zip
附件：EEMD分解(MATLAB代码).zip
附件：CEEMD分解(MATLAB代码).zip
附件：CEEMDAN(MATLAB代码).zip
附件：ICEEMDAN分解(MATLAB代码).zip