信号处理领域中高斯滤波、EEMD与小波分解的对比分析及应用场景探讨

信号里的滤波手段真不少，但有三招我比较常用，也比较推荐：高斯滤波、EEMD 分解还有小波分解。这仨各有一套，适用场景也不一样，挑对了，效果能差一大截。

高斯滤波偏简单，线性思路，适合那种随机噪声比较多的信号，尤其是正态分布的，平滑效果挺自然。你要是图像里的轻微噪点，这个还挺好用。

EEMD和它那堆改进版本（像CEEMD、CEEMDAN）就高级点了，专治那种非线性、非平稳的信号，比如你在做机械震动或者生物信号，EEMD 能把复杂波形拆成一堆有物理意义的小模块，后续就清晰多了。

小波分解更像多尺度打怪，用的是小波变换，既能提取高频特征，又能压掉低频噪声，音频、图像、雷达信号啥的都还不错。比起傅里叶变换来说，小波在时间定位上更灵活。

每种方法都有短板，比如高斯滤波容易模糊边缘，EEMD容易受到噪声干扰（虽然 CEEMDAN 改进了），小波分解就看你选什么母小波，选不好效果会打折。选法？得看数据类型、目标，还有你熟不熟练。

如果你是搞信号的，比如做 MATLAB 仿真、音频或者医疗信号，这篇对比文章还挺值得一看。文章链接里还有不少资源，比如 EEMD 集合经验模态分解 matlab 程序代码，拿来跑跑测试方便。

嗯，，三个方法各有千秋，别迷信某一种，结合场景灵活用才是真正的硬实力。