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经验模态分解（EMD）方法是1998年由美国华裔黄恩恩提出的。它适用于分析非线性和非平稳信号序列，具有较高的信噪比。该方法的关键是经验模态分解（EMD），它能将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF）。每个IMF分量包含原始信号不同时间尺度的局部特征信号。

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