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资源说明：经验模态分解（EMD）是一种先进的数据处理方法，对脑电信号（EEG）等非线性非平稳信号的处理非常有效。但是其在利用三次样条曲线构造上下包络时，端点附近的包络存在严重的摆动。针对该问题，在镜面延拓算法的基础上，提出了二次延拓算法。根据邻近端点的数据计算出该信号在端点处的拟合函数；利用该拟合函数在左右端点各延拓出一个极值点；采用镜面延拓算法对延拓后的信号进行EMD分解。算法考虑了信号端点处的变化趋势，使得端点处的延拓更加合理，从而使三次样条曲线在端点处不会出现大的摆动。仿真结果表明，该算法能有效地对脑电信号进行分解。
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