EEMD（经验模态集合分解）压缩包。

简介：
EEMD是一种旨在弥补传统EMD方法缺陷的创新方案，它引入了一种辅助数据分析技术，以更好地处理噪声。EEMD的分解机制基于这样一个关键原理：当额外的白噪声以均匀的方式分布于整个时频域时，该时频域便会被滤波器组分割成的不同尺度成分所构成。具体而言，当原始信号与均匀分布的白噪声背景叠加时，不同尺度的信号区域会自然地映射到与该背景白噪声相关的适当尺度上。值得注意的是，每个独立的实验运行都可能产生相当嘈杂的数据结果，这是由于每次添加的噪声成分都包含了原始信号以及额外的噪声干扰。然而，通过对足够数量的独立测试进行整体平均计算，可以有效地消除这些噪声的影响。最终得到的整体平均值将被视为真实的信号结果；随着测试数量的增加，附加的噪声逐渐被抵消，而唯一始终保持稳定的部分便是原始信号本身。