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MEEMD（Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition，多元集合经验模态分解）是一种改进的EEMD算法，通过引入多元信号集合对EEMD进行了进一步的提升。与EEMD不同，MEEMD并不对信号进行分量数量确定和对称延拓，而是利用多元信号集合的思想，将多个信号进行集合，提高了分解的准确性和稳定性。

MEEMD方法的主要步骤包括：

1. 定义多元信号集合，将多个信号进行集合；

2. 对多元信号集合进行EEMD分解，得到一组IMFs；

3. 将相同IMF进行平均，得到改进的IMFs；

4. 重构原始信号。

MEEMD方法采用了多元信号集合的思想，改善了EEMD方法对分量数量和对称延拓的限制，提高了分解的准确性和稳定性。与EEMD相比，MEEMD方法能够更好地处理非线性和不平稳信号，适用于信号分析和特征提取等领域。

（1）理论研究

（2）MEEMD分解的效果图

具体代码见：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ9q