**emd.m**: 这个文件很可能包含了EMD（Empirical Mode Decomposition）的主要实现函数。EMD是一种数据处理技术，用于非线性、非平稳信号的分析。在MATLAB中，这个函数可能通过希尔伯特黄变换（HHT）来分解复杂信号，将一个信号自适应地分解为一系列内在模态函数（IMF）。每个IMF代表信号的一个不同时间尺度或频率成分。
**helper_functions.m**: 这个文件通常包含一些辅助函数，可能用于EMD过程中的边缘检测、平均值计算、希尔伯特变换等操作。这些辅助函数是主函数`emd.m`正常工作所必需的。
**example_usage.m**: 这是一个示例脚本，展示了如何使用`emd.m`函数进行EMD分解。它可能包含导入数据、调用`emd.m`、处理结果和可视化输出的代码。学习这个文件可以帮助理解EMD在实际问题中的应用。
**data.mat**: 这个文件可能是包含测试数据的MATLAB数据存储文件，用于在`example_usage.m`中演示EMD算法。数据可能包括各种非线性、非平稳信号，如生物医学信号、环境监测数据或者机械系统振动信号。
**plotting_functions.m**: 这个文件可能包含了绘制EMD分解结果的函数，如原始信号、各个IMF和残余的图形。可视化是理解和解释EMD结果的重要步骤，因此这个函数会帮助用户更好地理解信号的结构和动态特性。
**README.txt**：这是关于如何安装和使用这个MATLAB包的说明文件。可能包含安装步骤、依赖项、注意事项以及作者信息等。
**LICENSE.txt**：文件包含了软件授权信息，可能规定了该软件的使用、分发和修改条件，通常遵循某种开源许可协议，如MIT、GPL等。
通过这个MATLAB程序包，用户可以对非线性、非平稳的数据进行高级分析，比如研究气候变化、心脏健康、机器故障诊断等领域的问题。使用EMD方法，能更深入地理解数据内部的动态变化和模式，从而提供有价值的见解。同时，由于提供了示例和辅助函数，即使是对EMD不熟悉的用户也能相对较快地掌握使用方法。
