EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）与EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）是两种在信号处理领域广泛应用的方法，特别是在时间序列分析、非线性动力学研究以及复杂系统的研究中。它们是由Norden Huang教授及其团队在1998年提出的，旨在解决传统傅立叶变换对于非线性、非平稳信号处理的局限性。
EMD是一种自适应的信号分解方法，它能够将一个复杂的信号分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。这些IMF反映了信号在不同时间尺度上的变化特征，每个IMF都代表了信号的一个特定频率成分或模式。EMD通过迭代过程找到信号的局部最大值和最小值，然后利用这些极值构造出平均包络线，从而提取出一个IMF。重复这个过程，直到原始信号被分解为残余部分和一组IMF。
EEMD是EMD的改进版本，主要解决了EMD中的噪声放大问题。在EEMD中，原始信号会与随机噪声信号相加，形成多个不同的“伪信号”，然后对每个“伪信号”进行EMD分解。通过对大量分解结果进行平均，可以得到更稳定、更可靠的IMF，降低了噪声的影响。这种方法增强了EMD的稳定性和准确性，使得信号分析更加可靠。
Hilbert-Huang变换（HHT）是基于EMD的一种信号分析工具。在EMD分解出IMF之后，HHT会应用Hilbert变换来获取每个IMF的瞬时频率和振幅，这称为 Hilbert谱。Hilbert谱提供了信号随时间变化的幅度和频率信息，对于理解和分析非线性、非平稳信号尤其有用，如地球物理、生物医学、经济数据和工程信号等领域。
在实际应用中，这些源代码可能包括了实现EMD、EEMD和HHT算法的函数库，用户可以调用这些函数对各种信号进行处理，以提取其隐藏的动态特性。使用这些源代码，研究人员和工程师能够快速地对信号进行分析，无需从头编写算法，从而节省了大量的时间和精力。
EMD、EEMD和HHT是强大的信号处理工具，能够应对非线性、非平稳信号的挑战，而提供的源代码则为研究和工程实践提供了便利。在信号分析、噪声过滤、模式识别、系统诊断等多个领域都有广泛的应用前景。
