《表1 计算IMF的“筛选”算法步骤》

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《基于经验模态分解的GPS多径噪声抑制方法》

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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是由美籍华人Huang提出的一种用来对非线性、非平稳信号进行自适应分解的算法[8]。不同于传统的傅里叶变换和小波变换将信号投影到预先设置的“基函数”来实现信号分解，EMD根据信号的内在局部特征，利用定义的“筛选”过程自适应地将信号分解为一系列被称为本征模函数（Intrinsic Mode Function，IMF）的“基函数”。对于给定的时间信号x（t），利用“筛选”算法得到第一个IMF的步骤见表1。