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经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种自适应信号分解方法，将数据从高频到低频分解成一系列的本征模式函数（IntrinsicModeFunctions,IMF)和一个余量。局域均值分解（LocalMeanDecomposition,LMD)—定程度上解决了EMD方法的端点效应问题，但仍不容忽视。变模态分解（variationalmodedecomposition,VMD)解决了EMD方法在嗓声恶劣背景下，IMF淹没在噪声背景中，导致不能得到信号特征分量的问题。多分