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基于Matlab的CEEMDAN算法完全自适应噪声集合经验模态分解及时间序列信号处理（含完整源码与数据）

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简介：
本项目采用MATLAB实现CEEMDAN算法，提供一种有效的时间序列信号处理方法。包含详细注释的源代码和测试数据，适合深入研究和应用开发。 1. 提供Matlab实现的CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）时间序列信号分解完整源码及数据。 2. 案例数据包含，可以直接运行在Matlab程序中。 3. 代码特点：参数化编程、便于修改参数设置、清晰明了的编程思路和详细的注释说明。 4. 使用对象包括计算机专业、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计项目等场景。 5. 作者简介：某知名公司资深算法工程师，拥有8年Matlab与Python算法仿真工作经验；擅长智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及相关领域元胞自动机等多种仿真实验。

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  • 基于Matlab的CEEMDAN算法完全自适应噪声集合经验模态分解及时间序列信号处理（含完整源码与数据）
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    本项目采用MATLAB实现CEEMDAN算法，提供一种有效的时间序列信号处理方法。包含详细注释的源代码和测试数据，适合深入研究和应用开发。 1. 提供Matlab实现的CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）时间序列信号分解完整源码及数据。 2. 案例数据包含，可以直接运行在Matlab程序中。 3. 代码特点：参数化编程、便于修改参数设置、清晰明了的编程思路和详细的注释说明。 4. 使用对象包括计算机专业、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计项目等场景。 5. 作者简介：某知名公司资深算法工程师，拥有8年Matlab与Python算法仿真工作经验；擅长智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及相关领域元胞自动机等多种仿真实验。
     
  • 基于Matlab的EEMD集合经验模态分解及时间序列信号处理（含完整源码与数据）
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    本项目采用MATLAB实现集合经验模态分解(EEMD)算法，并应用于时间序列信号处理。附带完整代码和实验数据，便于学习与实践。 1. 使用Matlab实现EEMD（集合经验模态分解）对时间序列信号进行分解，并提供完整源码及数据。 2. 分解效果如图所示，完全满足需求。 3. 直接替换数据即可使用，适合初学者，代码注释清晰易懂。 4. 随附案例数据，直接运行main函数一键生成图表。 5. 本项目特点包括参数化编程、易于调整的参数设置、清晰明了的编程思路及详细的代码注释。 6. 推荐给计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生作为课程设计、期末作业或毕业设计的一部分使用。 7. 创作者是一名资深算法工程师，拥有8年在某大型公司从事Matlab与Python算法仿真的工作经验。擅长于智能优化算法、神经网络预测模型构建及信号处理等领域的研究工作，并具有丰富的元胞自动机等多种领域仿真实验经验。对于更多相关仿真源码和数据集需求，欢迎私信交流。
     
  • 自适应噪声完备总体平均经验模态分解(Adaptive Noise Complete EEMD, CEEMDAN)
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    CEEMDAN是一种改进的经验模态分解技术，通过引入自适应噪声和完备性策略来提高信号分析精度与稳定性，广泛应用于复杂非线性数据的处理。 EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法解决了EMD的模态混叠问题。然而，由于残留的白噪声较大，CEEMDAN方法会增加筛分次数，并可能导致分解失败，从而影响计算效率。为解决这些问题，Torres等人提出了一种自适应噪声完备总体平均经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise, CEEMDAN)的方法。该方法特别适用于ECG信号的处理。
     
  • 基于Matlab的SVMD逐次变分模态分解在时间序列信号中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究利用MATLAB平台实现了SVMD（逐次变分模态分解）算法，并应用于时间序列信号分析，提供包含完整代码和实验数据的详细解决方案。 Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号的分解（完整源码和数据）： 1. 通过运行主程序main可以完成SVMD逐次变分模态分解的时间序列信号分析，所使用的是一个一维时间序列的数据集。 2. 提供了一个测试案例test_svmd用于验证SVMD算法的有效性，并能查看其结果输出。 3. 所有代码均为matlab编写，需在Matlab 2018b及以上版本的环境下运行。 4. 程序特点包括参数化编程、便于修改参数设置等优点；并且程序结构清晰，注释详尽易懂。 5. 此项目适合计算机科学、电子信息工程或数学专业的大学生用于课程设计、期末作业及毕业论文的研究与实践。 6. 作者是一位在知名科技公司工作的高级算法工程师，在Matlab和Python的算法仿真领域拥有8年的丰富经验；尤其擅长智能优化方法，神经网络预测模型以及信号处理等领域。如果有更多关于仿真实验源码的需求或数据集定制，请直接联系作者。
     
  • iceemdan_基于改进的自适应噪声完备集合经验模式分解
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    《ICEEMDAN：基于改进的自适应噪声完备集合经验模式分解》一文提出了一种新的信号处理方法，通过优化噪声添加策略，增强了传统EMD算法的稳定性和可靠性。该技术有效解决了原有算法在分析复杂非线性及非平稳数据时遇到的问题，为噪声环境下信号特征提取和模式识别提供了更精确、高效的解决方案。 基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解的方法
     
  • 基于EWT的经验小波变换在MATLAB中的时间序列信号分解（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一种利用经验小波变换(EWT)对时间序列信号进行有效分解的方法，并附带完整的MATLAB源代码和测试数据，适用于科研与工程应用。 EWT（经验小波变换）包含频谱相关系数，并可直接运行的Matlab代码。该代码允许用户自由设置分量个数并提供分解效果图、频谱图以及相关系数图，以满足您的需求。 1. 用户可以直接替换Excel数据使用。 2. 适合初学者操作。 3. 提供测试数据，只需运行主程序main即可一键生成所有图表。 4. main为整个项目的主程序文件；其余均为函数文件且无需单独运行。您可以在下载区获取所需的数据和代码内容。 此外，该代码具有以下特点： - 参数化编程 - 方便调整参数设置 - 逻辑清晰、注释详尽 适用对象包括但不限于计算机科学与技术、电子信息工程以及数学等专业的大学生在课程设计、期末作业及毕业设计中的应用需求。 作者为某知名企业的资深算法工程师，拥有8年的Matlab和Python算法仿真工作经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建等领域有丰富的经验，并擅长信号处理及相关领域的研究工作。 如有更多关于仿真源码或数据集的需求，请直接私信联系以获取更多信息。
     
  • 基于Python的CEEMDAN-WOA-LSTM时间序列预测方法及完整源码与数据
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    本项目提出了一种结合CEEMDAN分解、WOA优化和LSTM模型的时间序列预测方法，并提供了完整的Python实现代码及所需数据。 1. Python实现CEEMDAN-WOA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据） 使用环境：anaconda + pycharm + python + Tensorflow 注意事项：代码包含详细注释，几乎每行都有解释，适合初学者学习。 2. 代码特点：参数化编程、易于修改的参数设置、清晰的编程思路及详细的说明文档。 3. 适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 4. 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab与Python算法仿真工作超过8年；擅长智能优化算法、神经网络预测模型开发以及信号处理等领域，并且在元胞自动机等多种领域的实验研究中具有丰富经验。
     
  • 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)及其消除残留噪声和伪模态的目的
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    本文介绍了改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）方法，并探讨了其在有效去除信号中的残留噪声和避免产生伪模态方面的应用目的。 ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解）的主要目的是解决CEEMDAN中存在的残留噪声和伪模态问题。它是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN之后发展起来的一种信号分解方法。
     
  • 基于BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
    优质
    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。
     
  • 基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目采用前馈神经网络(FNN)进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集，适用于学术研究与工程应用。 基于前馈神经网络 (FNN) 的时间序列预测（包括 Matlab 完整源码和数据）。