【无人机】突破无人机检测瓶颈！基于 EMD/EEMD 与机器学习的射频指纹分解新方案【附MATLAB+python代码】基于机器学习的微型无人机检测中的自适应射频指纹分解射频（RF）信号分类已广泛应用于未知无人机（UAV）的特征检测与识别。本文提出一种基于经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）的方法，用于提取入侵无人机的通信信道特征。选取分解后去除噪声成分的固有模态函数（IMF），结合机器学习（ML）进行射频信号模式识别。分类结果表明，EMD和EEMD带来的去噪效果均能提升不同射频通信信道特征下的检测精度，尤其在识别时变射频信号源方面表现突出。