改进emd分解算法（软停止筛选准则，sssc，emd–sssc，与emd分解具有以下优势：更加稳定和可靠的分解结果,避免过度分解，更好地处理边界效应,提高分解精度，算法实现更加高效和优化)emd–sssc–fft–hht，可用于时程信号或者故障诊断等分析。

MATLAB版本要求：2022及以上。

具体过程如下：

1、读取输入信号数据并绘制时域图像。

2、对输入信号进行EMD–sssc分解,得到IMF序列和剩余分量。

3、绘制IMF分量的时域图像和箱型图,展示各IMF分量的特点。

4、绘制IMF分量的三维曲线图,直观展示IMF分量随时间的变化。

5、对各IMF分量进行快速傅里叶变换(FFT),得到频域特性。

6、对IMF分量执行希尔伯特-黄变换(HHT),计算并绘制希尔伯特谱。

7、绘制原始信号和重构信号(前3个IMF分量加剩余分量)的时域图像和频域图像,进行对比分析。

8、计算原始信号和重构信号的相关性,并在图中显示相关系数。

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