代码中的plot_hht函数实现了Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT就是Hilbert-HuangTransform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empiricalmodedecomposition－EMD），得出本征模态函数（IMFintrinsicmodefunction），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频能量谱等，以便对信号进行分析，据介绍对非线性及非平稳信号有较好的分析和处理效果。

在windows上直接用VisualC++编译GMP库是很折腾的.替代方案是用mpir,通常自带VC++可以编译的project文件(可以到mpir首页下载);而mpfr通常源文件里面没有VC++项目文件.这里是一位英国老程序员编译好的库文件.具体的使用跟网上mpir的编译之后的操作方法类似:参考http://www.exploringbinary.com/how-to-install-and-run-gmp-on-windows-using-mpir/(HowtoInstallandRunGMPonWindowsUsingMPIR;ByRickRegan(PublishedMarch1st,2010))

TheBarraChinaEquityModel(CNE5)-EmpiricalNotes.pdf

DiscoverhowempiricalresearcherstodayactuallyconsiderandapplyeconometricmethodswiththepracticalapproachinWooldridge'sINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.Unliketraditionaltexts,thisbookuniquelydemonstrateshoweconometricshasmovedbeyondasetofabstracttoolstobecomegenuinelyusefulforansweringquestionsinbusiness,policyevaluation,andforecasting.INTRODUCTORYECONOMETRICSisorganizedaroundthetypeofdatabeinganalyzedwithasystematicapproachthatonlyintroducesassumptionsastheyareneeded.Thismakesthematerialeasiertounderstandand,ultimately,leadstobettereconometricpractices.Packedwithrelevantapplications,thetextincorporatesmorethan100intriguingdatasets,availableinsixformats.Updatesintroducethelatestemergingdevelopmentsinthefield.GainafullunderstandingoftheimpactofeconometricsinpracticetodaywiththeinsightsandapplicationsfoundonlyinINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.

EWT（empiricalwavelettransform）是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法，该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析，同时通过特定方法确定信号的边界值，而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式，自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基，通过Hilbert变换，就能获取所有分信号的频谱特征，且比EMD分解的过程，更快更精确。

基于经验模态分解（EMD）去噪的matlab代码,(Denoisingsignalsusingempiricalmodedecompositionandhurstanalysis)

RelatednessbetweenvocabulariesontheWebofdata:Ataxonomyandanempiricalstudy

plot(onlog-logaxes)theempiricaldistributionalongwiththefittedpower-lawdistribution

主要用于emd分解，简单EMD，适合初级者练习使用。
已经加了一些解释，希望能更易懂。
functionimf=emd(x)%EmpiricialModeDecomposition(Hilbert-HuangTransform)%imf=emd(x)%Func:findpeaks

NULL博文链接：https://vampire1126.iteye.com/blog/1113319

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。