经验模态分解(Empirical Mode Decomposition， 简称EMD))方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解， 无须预先设定任何基函数。

这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。正是由于这样的特点， EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解， 因而在处理非平稳及非线性数据上， 具有非常明显的优势。