EMD与IMF：信号处理的智能削皮刀
在信号分析、时序预测领域，我们总会遇到这样的难题：温度、股票、PM2.5、机械振动等数据，总是杂乱无章地波动，既有短期的随机噪音，又有中期的周期变化，还有长期的趋势漂移。传统的傅里叶变换、小波分析要么依赖预设基函数，要么无法适配非平稳信号，而EMD（经验模态分解）与IMF（本征模态函数）的出现，彻底解决了这一痛点...
在信号分析、时序预测领域，我们总会遇到这样的难题：温度、股票、PM2.5、机械振动等数据，总是杂乱无章地波动，既有短期的随机噪音，又有中期的周期变化，还有长期的趋势漂移。传统的傅里叶变换、小波分析要么依赖预设基函数，要么无法适配非平稳信号，而EMD（经验模态分解）与IMF（本征模态函数）的出现，彻底解决了这一痛点...