不是筛选，是筛选。_ 找到后$m_1$曲线，你从你的信号中减去它$X$要得到$h_1= X(t) - m_1$. 您实际上是在带走该信号分量并留下$h_1$，这是您下一次迭代的新起点。我假设您对术语感到困惑。

筛选是信号处理中的通用术语，与一次分离一个信号的分量有关。它经常用在小波分解的上下文中，因为这个过程在这方面非常相似。

下一个功能的原因是$h_{11}$并不是$h_2$是因为你必须继续这个过程，直到结果$h_{1k}$是一个 IMF 函数（页面顶部给出的标准）。一旦你达到了那个点，你就会得到你的第一个 IMF 基函数$c_1$. 只有在这一点上，你才达到你的第一个经验模式。

然后你重新开始寻找$m_2$等等。

从您的原始信号开始$s(t)$, 我们指定$u(t)$和$l(t)$分别作为包络的上部和下部的曲线。

你会发现包络线的上曲线，$u(t)$，通过选择局部最大值$s(t)$然后使用样条连接它们以获得曲线的连续表示。你会发现包络线的下部曲线，$l(t)$，通过选择局部最小值$s(t)$并通过样条连接这些点以获得信封下部的表示。

曲线$m(t)$来自对包络的上部和下部进行平均，即$m(t)=\frac{l(t)+u(t)}{2}$.

处理端点以及样条如何拟合这些点是有问题的。有几篇论文试图解决这个问题，EMD 的结果非常依赖于端点的处理方式。因此，如果您尝试复制特定论文的结果 - 您将需要他们使用的确切代码（以相同的方式处理端点）。