在信号处理的世界里，EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）如同魔法般，能够巧妙地将复杂信号拆分成纯净的Intrinsic Mode Functions (IMFs)。降噪的关键步骤，从EMD的魔杖挥舞开始，包括分解、IMFs的甄选与信号的重构。首先，分解将信号分解成IMFs，就像魔法师从混沌中提炼出纯净元素；然后，根据频谱、相关系数和峭度等魔法准则，筛选出哪些IMFs是噪声的伪装者。
选择相关系数作为筛选工具时，我们需要在信号的忠实度和噪声的剔除之间寻找平衡，就像调整魔杖的强度。而峭度则如锐眼，能识别出那些试图混入的高频噪声，确保信号的纯净。自适应降噪方法，如EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解），通过智能计算IMF的能量密度与周期乘积，自动识别哪些IMFs值得信赖，无需人为设定阈值，既方便又不失灵活性。
让我们通过MATLAB的代码演练，来揭示这个过程的奥秘。首先，我们创造一个混有噪声的信号，然后运用EMD的魔法将其分解，识别出IMF1作为可能的噪声源。接着，我们使用频率筛选法，通过代码实现，滤波后的信号与原始信号的对比，尽管无法直接评价，但通过SNR（信噪比）、MSE（均方误差）和NCC（相关系数）的计算，可以看出显著的提升。
然后，我们进入更精细的筛选环节。相关系数魔法棒挥舞，以0.4为阈值，挑选出IMF3和IMF4，记住，每个魔法都有其适用的范围和调整空间。峭度筛选则像魔法扫帚，以4为阈值，去除IMF中的噪声，同时输出每个IMF的峭度值，这一步骤对于抵抗高频噪声非常有效。
滤波的选择，如同魔法师的权衡，既要守护信号的完整性，又需驱除无用的噪声。我们利用MATLAB的ilKurtosis函数，根据数据的特性调整峭度阈值，进一步优化降噪效果。自适应降噪函数filAdaptive则针对EMD分解后的分量，如EEMD和VMD等，提供了一键式解决方案。
为了更深入地探索，我们已经将MATLAB代码和案例文件整理成系列，只需回复“EMD降噪”至khscience公众号，即可解锁更多技术细节。Mr.看海系列文章带你从基础到深入，探索EMD的每一个角落，包括IMF的物理含义、MATLAB的实践应用以及HHT（Hilbert Huang Transform，希尔伯特黄变换）等高级信号处理技术。
滤波降噪，一场关于信号纯净度的魔法表演，让我们继续深入探索，掌握EMD降噪的精髓，为你的信号世界增添无尽的清澈。