1 基本定义

稳健的经验模式分解（Robust Empirical Mode Decomposition，简称REMD）是一种改进的经验模式分解方法，它能够应对一些EMD无法应对的问题，例如数据过于嘈杂，或者数据存在不规则的离群值等。

REMD是通过采用自适应筛分停止标准(SSSC)来实现的。SSSC是一种软筛选停止标准，它通过从混合信号中提取出一组单分量信号（称为固有模式函数IMF），来自动停止EMD的筛分过程。REMD方法在实现过程中，先使用几个工具箱中的函数，然后编写自己的代码，以实现整个算法。

REMD算法的步骤具体包括以下几个方面：

1. 数据预处理：由于实际信号中可能存在噪声或异常值，需要对原始信号进行预处理。REMD方法采用稳健性统计方法，如中位数滤波器，对原始信号进行去噪和异常值处理。
2. 经验模式分解：将预处理后的信号进行经验模式分解(EMD)，得到一系列固有模式函数(IMF)。在EMD过程中，采用自适应筛分停止标准(SSSC)来控制分解的停止，以避免过度分解和噪声干扰。
3. 信号重构：将分解得到的IMF进行叠加，得到原始信号的近似表示。在叠加过程中，可以采用加权平均或选用代表性的IMF进行重构。
4. 稳健性检验：为了检验重构信号的稳健性，REMD方法采用多种稳健性统计检验方法，如Jackknife重抽样、bootstrap重抽样等，以评估重构信号的精度和稳定性。
5. 结果输出：将重构信号和稳健性检验结果输出，并进行分析和解释。

REMD算法的优势在于其稳健性和自适应性。它能够适应各种复杂信号的特性，有效避免噪声干扰和离群值的影响，得到更为准确和可靠的重构信号。REMD方法在各个领域都有广泛的应用，如工程、生物医学、金融等，用于信号处理、特征提取、时间序列分析等方面。

以上是REMD信号分解算法的基础介绍，如需了解更多信息，可以查阅相关文献或咨询专业人士。

2 出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：

3 代码获取

【MATLAB】 稳健的经验模式分解 REMD信号分解算法  开源 MATLAB 代码请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkphu

【MATLAB】5 种高创新性的信号分解算法：

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkplp

【MATLAB】13 种通用的信号分解算法：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptt

【MATLAB】史上最全的 18 种信号分解算法全家桶：

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkplq

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