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CEEMD特征（包括相关系数和样本熵）被用于故障分类中的特征提取。

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简介：
本实验旨在对一个样本数据进行分析，首先对振动信号运用CEEMD分解技术进行处理，从而提取出IMF分量。随后，计算这些IMF分量的相关系数，并以此筛选出最具代表性的分量。接着，针对每一个筛选出的IMF分量，计算其样本熵特征值，最终构建一个包含丰富特征的向量。如果您觉得这个过程有帮助，欢迎给予评价；如有任何疑问，请通过主页的QQ联系我。

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  • 基于CEEMD、相关系数和样本熵的故障分类特征提取方法
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    本研究运用CEEMD方法对信号进行分解，并通过计算各IMF分量间的相关系数信息熵来提取信号特征，为复杂信号处理提供新视角。 这是一个样本的实验，在该实验中我们对振动信号进行CEEMD分解以获取IMF分量，并计算这些分量的相关系数来筛选关键分量。接着，我们会为每个样本求信息熵特征并构建一个特征向量矩阵。最后，我们将选择适当的分类器来进行数据分类。
     
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    本资源探讨了DEAP数据集中情绪信号分析中的近似熵、排列熵及样本熵的应用与比较，适用于情感计算研究。 基于DEAP数据集的特征提取——近似熵、排列熵、样本熵，包含上述三种方法的Python代码实现，在Jupyter Notebook上完成。
     
  • CEEMD-样本熵及相关峭度的提取熵方法
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    本研究提出了一种结合CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）、样本熵及相关峭度的新型信号处理方法——提取熵法。此方法在复杂信号分析中展现卓越性能，尤其适用于非线性和非平稳数据特征提取与识别。 采用CEEMD方法分解信号以获得IMF分量，并利用峭度相关准则筛选噪声。随后，使用样本熵进行特征提取。
     
  • 利用DEAP数据集进行特征提取——近似熵、排列熵和样本熵的应用
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    本研究基于DEAP数据集，探讨了近似熵、排列熵及样本熵在情绪识别中的应用效果，旨在优化情感计算模型。 基于DEAP数据集的特征提取方法包括近似熵、排列熵和样本熵，并且包含这些方法的Python代码实现全部在Jupyter Notebook上完成。
     
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