圖6 傳統EM D 對信號的H ilber t 譜刻畫
通過頻譜圖可以看到，低頻分量混雜在一起，難以分辨。
對EEMD 分解方法進行分析，加入了100 組標準差為0. 2 的高斯白噪聲，結果如圖7，圖8 所示。
通過Hilbert 譜的比較可以看出，分解結果有了較大改進。
圖7 EEMD 對信號的分解
圖8 EEMD 對信號的H ilber t 譜刻畫
5 結 語
EEMD 以噪聲輔助信號處理原理為基礎，通過加入小幅度的白噪聲來均衡信號，有效地解決了模態混疊現象，利用高斯白噪聲零均值的特性，使真實信號得到了保留，是對傳統EMD 分析方法的巨大改進。
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