EEMD，即集合經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition），是一種改進型的信號處理方法，旨在解決EMD（經驗模態分解）方法中的一些問題，如模態混疊和噪聲敏感性。EEMD的基本原理和步驟如下：
原理。EEMD通過在原始信號中加入隨機白噪聲，進行多次EMD分解，然後對得到的IMF（本徵模態函式）分量進行平均，以此來減少噪聲和採樣誤差對分解結果的影響。
步驟。首先，對原始信號進行若乾次隨機噪聲擾動，得到多個噪聲擾動數據集；其次，對每個噪聲擾動數據集進行EMD分解，得到多個EMD分解集合；然後，將每個EMD分解集合的對應分量進行平均，得到最終的EEMD分解結果。
EEMD的主要優點包括提高分解的準確性和穩定性，改善信噪比，以及提供更高的分解精度。這種方法廣泛套用於信號處理、圖像處理、模式識別等領域，特別是在處理非線性和非平穩信號時，如生物醫學信號、氣象數據、金融市場數據分析等。