EMD（经验模态分解，全称EmpiricalModeDecomposition，一般指EMD算法）是Hilbert-Huang变换（HHT）的核心算法。经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，...

emd是经验模态分解。经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具...

EMD在电脑上的意思是“企业级元数据管理平台”（EnterpriseMetadataManagementPlatform），其主要目的是提供一种全面的元数据管理解决方案，使企业能够更有效地进行数据管理和数据质量控制。EMD主要包括元数据管理、业务血统分析...

EMD（earthmoverdistance）距离：在计算机科学与技术中，地球移动距离(EMD)是一种在D区域两个概率分布距离的度量，就是被熟知的Wasserstein度量标准。不正式的说，如果两个分布被看作在D区域上两种不同方式堆积一定数量的山...

经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)法是美籍华人N.E.Huang等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(...

经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)法是美籍华人N.E.Huang等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(...

经验模态分解(EmpiilMdDmpiti简称EMD)法是美籍华人NdE，Hunag等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(IntrinsciMdoeFunco...

EMD(EmpiricalModeDecomposition)算法1995年由NASA海洋水波实验室提出,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法,对于线性时不变系统,它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数(IMF,IntrinsicMode...

EMD(EarthMover'sDistance)EarthMover'sDistance(EMD)是由Rubner[13]等人所提出用於影像搜寻之上,当特徵间(bin与bin)的距可以使用grounddistance求得时,用EarthMover'sDistance做相似计算可以得到较好的结果...

EMBED是域，也可以称为域代码，EMBED是其它程序的嵌入模块。EMBED的语法：{EMBEDClassName[Switches]}插入支持OLE的其他应用程序所创建的对象。使用“插入”菜单中的“对象”命令、“编辑”菜单中的“选择性粘贴”...