本征正交分解与EMD
本征正交分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种非线性时频分析方法，广泛应用于信号处理领域。本征正交分解可以将非线性、非平稳信号分解为若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），从而实现对信号的重构和分析。EMD的核心思想是将信号分解为最细的局域频率分量，每个IMF都对应一个自然频率和振幅，而且任意两个IMF的自然频率不同或相差很小。
EMD和传统的时频分析方法不同，它不依赖于窗函数和傅里叶变换等线性算法，而是通过自适应的局域振荡，将信号分解为一系列的IMF。在EMD中，每个IMF都满足两个条件：1）在整个原始信号的局部，IMF的上下极值点数相等或相差为1； 2）任意两个IMF即互相正交、互相无相干。通过这些条件，EMD可以有效地降低模态覆盖效应并保持频域平滑。
EMD的优点是可以适应各种信号类型，特别适合高度非线性和非平稳信号的分析。EMD被广泛应用于生物医学、地球物理、机械制造等领域，例如生物医学信号的心电图、脑电图和肌电图等。EMD已经被商业软件包和Open Source软件、硬件均嵌入或集成进来。
本征正交分解由Huang开发，发表于1998年的论文"Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis"中。EMD最初是用于处理海洋水位的非线性、非平稳信号，后来才被推广到其他领域。EMD的发展经历了许多阶段，建立了逐步完善的理论，例如扩展的本征正交分解（EEMD）、快速本征正交分解（CEEMD）。
EMD有许多应用，例如针对基于本征正交分解的信号去噪处理方法，包括基于EMD的双门限软阈值算法和基于EMD的多参数加权去噪方法等；同时还有基于本征正交分解的信号分析方法，例如基于EMD的信号降维方法、基于EMD的参数提取方法以及基于EMD的异常检测方法等。
总之，EMD是一种有效的非线性信号分析方法，具有许多应用。随着EMD的不断发展和完善，相信它在更多领域、更广泛的应用中会发挥更大的作用。
