集合经验模态分解EEMD的Fortran程序DLLC#调用测试通过<summary>EEMD<summary><paramname"lenData">信号长度<param><paramname"indata">信号数据<param><paramname"IMFS">IMFS分量数<param><paramname"eemdresult">返回结果：<param>第一组（长度为LenData）为原始数据第二组（长度为LenData）为第一分量第三组（长度为LenData）为第二分量最后一组（长度为LenData）为残留值<paramname"WriteOutFileFlag">能否写入输出文件1表示要<param><paramname"WriteCtlFileFlag">能否写入控制文件1表示要<param><returns>运行结果1成功0失败<returns>"＞集合经验模态分解EEMD的Fortran程序DLLC#调用测试通过<summary>EEMD<summary><paramname"lenData">信号长度<param><paramname"indata">信号数据<param>[更多]

汇合经验模态分解（EEMD）经验模态分解（EMD）分解Matlab工具包

很全的EMD端点效应处理程序，包括镜像延拓法、特征波法、包络延拓法、波形匹配预测法等6种方法。
可以协助更好地理解EMD算法，解决其存在的问题。

EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法，处理了EMD的模态混叠问题。
但其会因为白噪声残留较大，导致筛分次数增加，以及分解失败，因而计算效率不高。
针对以上问题，Torres等提出了一种噪声自适应完备总体平均经验模态分解(CompleteEEMDwithAdaptiveNoise，CEEMDAN)方法。
该方法特别适合ECG信号处理。

经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个严重突破，它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解，无需预先设定任何基函数，这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。
EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势，具有很高的信噪比。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
MATLAB版本

利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的matlab程序，可以直接运转emdplus.m，亲测有效，不能运转不要钱~，主函数与样本熵函数samp经过了分析，里面有详细注解，EMD.m函数用的歪国人写的的~目前也是较为常用的版本了

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。