图6 传统EM D 对信号的H ilber t 谱刻画
通过频谱图可以看到，低频分量混杂在一起，难以分辨。
对EEMD 分解方法进行分析，加入了100 组标准差为0. 2 的高斯白噪声，结果如图7，图8 所示。
通过Hilbert 谱的比较可以看出，分解结果有了较大改进。
图7 EEMD 对信号的分解
图8 EEMD 对信号的H ilber t 谱刻画
5 结 语
EEMD 以噪声辅助信号处理原理为基础，通过加入小幅度的白噪声来均衡信号，有效地解决了模态混叠现象，利用高斯白噪声零均值的特性，使真实信号得到了保留，是对传统EMD 分析方法的巨大改进。
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