經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法是一種用於處理非線性、非平穩信號的有效方法。它將複雜信號自適應地分解為一系列固有模態函式（Intrinsic Mode Functions，IMFs），每個IMF代表信號中不同頻率尺度的振盪模式。EMD算法的原理和步驟如下：
信號預處理。首先對採集到的信號進行預處理，如降噪和去趨勢，以減少噪聲和其他干擾因素的影響。
分解過程。套用EMD方法對預處理後的信號進行分解，得到一系列IMFs。這一過程通過篩選（sifting）算法實現，包括識別信號的局部極大值和極小值，並使用三次樣條曲線連線這些極值點形成上包絡線和下包絡線。然後從原始信號中減去這些包絡線的平均值，得到殘差信號。如果殘差信號滿足IMF的條件（即極值點和過零點的數量相等或最多相差一個，且上下包絡線的均值為零），則該信號被視為一個IMF。如果不滿足，重複上述過程直到得到滿足條件的IMF。
特徵提取和故障診斷。從分解得到的IMFs中提取與故障相關的特徵，如能量、均方根值、峰值和峭度等。利用這些特徵構建故障診斷模型，以實現對滾動軸承等設備故障類型的自動識別和診斷。
EMD算法已廣泛套用於故障診斷、時間序列降噪、圖像處理和模式識別等多個領域。