信号分析及信号处理的算法有哪些？ 基金转换算法有哪些方法

一、信号分析：通常是提取信号本身固有的频率、幅值、初始相位、能力或功率、排列熵、样本熵等数值指标，其结果用于其他用途。

二、信号处理：通常是对信号或说数据作某种“改变”，如降噪、提取分量再重构、调制解调等，是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。

三、常用算法及其亮点简介：

（1）变分模态分解（Variational Mode Decomposition，缩写VMD）：模态分解认为信号是由不同“模态”的子信号叠加而成的，而变分模态分解则认为信号是由不同频率占优的子信号叠加而成的，其目的是要把信号分解成不同频率的子信号。

        该算法，是目前超好用、普遍常用的算法。

变频变幅信号作变分模态分解，得到4个固有模态函数imf1~4及余项r

（2）经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）：是由黄锷（N. E. Huang）与其他人于1998年创造性地建立的一种自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

        该算法，是目前好用、常用的算法，仅次于变分模态分解算法。

有周期成分和间歇成分的分段信号作经验模态分解，得到4个固有模态函数imf1~4及余项r

（3）小波分析（Wavelet）：也叫“小波变换”，它通过伸缩和平移两种处理对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到在信号高频处实现按时间细分，在信号低频处实现按频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。

        该算法，比较陈旧，被前人用得较多。但仍然是目前好用、常用的算法，仅次于变分模态分解算法、经验模态分解算法。

利用小波分析命令实现对海洋数据滤波的处理结果

（4）傅里叶变换（Fourier transform，缩写FT）：有多个中文译名，常见的有“傅里叶变换”、“付立叶变换”、“傅立叶转换”、“傅氏转换”、“傅氏变换”、等等。

        傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可以分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅立叶变换用正弦波作为信号的成分。

        该算法，不陈旧、特经典，被前人和现人用得最多。仍然是目前超好用、普遍常用、必不可少的算法。

傅里叶变换FFT命令得到的频率-幅值图

        诚然，还有一些正在研究的算法。如经验模态分解小波分析、小波经验模态分解等。