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empirical mode是什么意思，empirical mode的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • 经验模式；经验众数

    • 例句

  • The empirical mode frequency decomposition is orthogonal and possesses good behaviour.

    经验模态频率分解是正交分解，有很好的性质和频率意义。

  • Carrying out the improved empirical mode decomposition method utilizing the algorithm.

    利用算法实现了改进后的经验模态分解方法。

  • A method of flow regime identification based on empirical mode decomposition was proposed.

    提出了一种基于经验模式分解的气液两相流流型识别方法。

  • The principle of empirical mode decomposition (EMD) and concept of shape factor are introduced.

    介绍了经验模态分解法（EMD）的原理及波形指数的概念。

  • A novel method of instantaneous phase analysis based on empirical mode decomposition is presented.

    提出了基于经验模态分解的瞬时相位分析的新方法。

    • 专业解析

    “empirical mode”一词在工程与信号处理领域主要指“经验模态”（Empirical Mode），其核心概念来源于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）。该方法是美籍华裔科学家黄鄂（Norden E. Huang）于1998年提出的信号处理技术，用于分析非线性和非平稳数据。

    1. 定义与原理

      经验模态分解通过自适应方法将复杂信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）。每个IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或相差1；局部均值对称于零轴。这一过程无需预设基函数，完全依赖数据自身特性（来源：NASA研究报告）。

    2. 应用领域

      经验模态被广泛应用于：

      • 机械故障诊断（如轴承振动信号分析）
      • 气候科学（如海洋波高、温度序列分解）
      • 生物医学工程（如心电图、脑电信号处理）

        例如，美国国家航空航天局（NASA）曾用EMD分析航天器振动数据。

    3. 数学表达与实现

      EMD的筛选过程可表示为迭代公式：

      $$ h{k}(t) = h{k-1}(t) - m_{k-1}(t) $$

      其中$hk(t)$为第$k$次筛选后的分量，$m{k-1}(t)$为局部均值函数，直至满足IMF条件为止（来源：IEEE期刊《Advances in Adaptive Data Analysis》）。

    4. 权威性与发展

      该方法被收录于IEEE信号处理标准，并衍生出改进算法如集合经验模态分解（EEMD）。国际期刊《机械系统与信号处理》（Mechanical Systems and Signal Processing）多次刊载其工业应用案例（来源：ScienceDirect数据库）。

    网络扩展资料

    “empirical mode”是一个与信号处理和数据分析密切相关的术语，常见于“经验模态分解”（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法中。以下是详细解释：

    定义

    核心概念

    在经验模态分解（EMD）中，目标是将非线性和非平稳信号（如地震波、生物信号等）分解为多个“经验模态”（即IMF），每个IMF需满足：

    1. 极值点与过零点数量相等或最多相差1；
    2. 局部均值关于零对称。

    数学表达式为： $$ x(t) = sum_{i=1}^{n} IMF_i(t) + r_n(t) $$ 其中 $x(t)$ 是原始信号，$IMF_i$ 是分解出的模态，$r_n(t)$ 为剩余趋势项。

    特点

    1. 自适应性：分解过程完全由数据驱动，无需预设基函数（如傅里叶变换的正弦波）。
    2. 非线性与非平稳处理能力：适用于复杂信号分析（如语音、医学信号）。
    3. 多尺度分析：可提取信号中不同时间尺度的成分。

    应用领域

    注意

    若在其他语境遇到“empirical mode”，可能指统计学中的经验众数（即数据集中最常出现的值），但此用法较为罕见。建议结合具体上下文进一步确认含义。如需更专业的数学推导或应用案例，可参考信号处理领域的学术文献。

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