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引言

本期介绍一款小众、最新、性能强大的一维数据分解方法，特征模态分解Feature Mode Decomposition，FMD)，2023年发表在中科院1区top sci期刊IEEE Transactions on Industrial Electronics （简称IEEE TIE），已有100次引用，已经是ESI高被引、热点论文，这口饭赶紧趁热吃呀。

特征模态分解(FMD)，是一种新的一维数据分解方法，主要目的是通过设计的自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来分解不同的模式。最初针对机械一维振动信号，用于故障诊断。但可以发散思维用于其他一维数据中，比如振动、声音、脑电、肌电、地震波、电能质量、径流、风速、交通流等。

预测类：

将序列分解多个分量，对每一个分量进行预测，将预测的结果相加即为最后的预测。

识别类：

将序列分解多个分量，对每一个分量进行信息提取，输入到分类模型进行分类

FMD流程图：

FMD文章下载连接：

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9732251

 

参考文献

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