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融合统计模型与EMD的宽带话音增强方法提出了一种融合统计模型和经验模态分解（EMD）的宽带话音增强方法。该方法首先用统计模型增强算法消除含噪话音中的主要噪声成分，然后用一种基于活动话音检测（VAD）的EMD增强算法做后处理进一步抑制残留噪声，从而使以上2种方法的优点有效地结合。在ITU-T G.160标准下对算法进行了性能测试，测试结果表明，与经典的统计模型方法相比，在不同强度的背景噪声下，增强话音的信噪比提高都较为明显。同时，在低信噪比情况下，该方法能有效抑制增强话音高频部分的音乐噪声，提高了听觉舒适度。
EMD and its derivations.zip Empirical mode decomposition (EMD) 及其衍生算法，包括：1.EMD；2.EEMD；3.MEMD；4.CEEMDAN；5.ICEEMDAN；的MATLAB程序。
基于EMD与奇异值差分谱的侧信道信号特征提取为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。
几种改善EMD端点效应方法的比较研究摘要：经验模态分解（EMD）的一个关键问题是改善端点效应。目前工程上已经提出了多种处理方法。在此对端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延 ... 与原信号的平均相对误差以及算法的运行时间作为端点处理方法的评价指标。仿真结果表明，极值延拓法是处理准周期信号的相对较好的EMD端点效应处理方法。　　0 引言　　1998 年，Huang 等人提出了一种新的信号处理方法：经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition,EMD）。它用不同特征尺度的数据序列本征模函数（Intrins
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matlab2019a版本中EMD基础使用及显示 EMD使用及显示，同时显示波形及频谱图
基于Shannon熵和EMD算法的MEMS陀螺仪信号降噪处理 MEMS陀螺仪在汽车导航、旋转检测、机器人定位等方面都有广泛应用，而信号中常带有较大的漂移噪声，这使得检测结果有较明显的偏差。对此本文提出了通过采用基于Shannon熵和EMD算法对陀螺仪信号进行去噪的方法。首先，EMD算法将非线性和非平稳的陀螺仪信号分解为频率和振幅调制的波形，然后通过Shannon熵判据区分高频噪声信号和低频陀螺仪有效信号。仿真和实验验证结果表明该方法具有很好的去噪效果。

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