1. 引入：IMF分量划分的重要性与挑战
经验模态分解（EMD）及其改进方法（如CEEMDAN）广泛应用于非平稳、非线性信号分析中，能够将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF）和一个趋势项。然而，在实际应用中，如何准确划分高频、低频与趋势项仍然是一个关键问题。
常见的技术挑战包括：
缺乏统一的频率划分标准；直观观察IMF波形或计算平均周期难以准确界定频率属性；信号的非平稳性和非线性特性显著，增加了判断难度；趋势项提取依赖于剩余分量，缺乏严谨的判断依据。
2. 常见技术问题分析
在EMD或CEEMDAN分解后，IMF分量通常按从高频到低频排列，但这种排列并不总是准确，尤其在噪声干扰或信号突变情况下。以下是一些常见的技术问题：
频率分布不均匀：不同信号分解出的IMF在频率分布上差异较大，难以建立统一的划分标准。主观判断误差：依赖人工观察IMF波形进行分类，容易引入主观偏差。周期计算不稳定：基于平均周期的方法在非平稳信号中效果不佳。趋势项误判：剩余分量可能仍包含振荡成分，但被误认为是趋势项。
3. 解决方案与方法分析
为了克服上述问题，可以结合频域分析工具与自适应阈值设定方法，提升IMF划分的准确性。以下是主要解决方案：
方法原理优势适用场景傅里叶变换将IMF转换到频域，分析其主频分布适用于周期性较强的信号结构健康监测、振动信号分析希尔伯特-黄变换（HHT）结合EMD与希尔伯特谱，获取瞬时频率适用于非线性非平稳信号生物医学信号处理、金融数据分析自适应阈值设定根据频域能量分布设定划分阈值提高自动化程度与适应性工业过程监控、智能故障诊断
4. 技术实现流程图
下面是一个基于频域分析与自适应阈值设定的IMF划分流程图：
graph TD
A[原始信号] --> B[EMD/CEEMDAN分解]
B --> C[获取IMF序列与残差]
C --> D[对每个IMF进行FFT或HHT]
D --> E[提取频域特征（主频、能量分布）]
E --> F[设定自适应频率划分阈值]
F --> G[高频IMF]
F --> H[低频IMF]
F --> I[趋势项（残差）]
5. 实际应用中的关键点
在实际工程应用中，需注意以下几个关键点：
选择合适的频域分析方法：如信号周期性强则使用FFT，非线性非平稳信号建议使用HHT。合理设定自适应阈值：可通过能量集中度、主频分布或熵值等指标设定动态划分阈值。结合多指标综合判断：单一指标可能不足以准确划分，应结合频率、能量、熵等多维度分析。趋势项的验证：可通过残差是否呈现单调性、是否具有显著趋势特征来判断。