基于高次样条插值的经验模态分解方法研究 (2004年)

基于经验模态分解（EMD）方法，把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组，然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱。在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上，提出了基于高次样条插值的EMD新算法。仿真研究结果表明，所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度。