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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 基于噪声注入的声反馈消除自适应噪声抵消器MATLAB代码
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    本项目为一款利用噪声注入技术实现声反馈抑制功能的自适应噪声抵消器的MATLAB程序。该算法有效减少回声和噪音，提升音频通信质量。 噪声注入器的MATLAB代码概述了基于噪声注入技术来消除声反馈的方法。本GitHub存储库提供了一种利用智能手机或类似设备扬声器与麦克风之间耦合而产生的声反馈负面影响的技术方案，采用高效且低延迟的噪声注入（NI）方法进行实时操作。 我们的目标是通过短时间多次执行噪声注入过程，估计出扬声器和麦克风之间的滤波器系数。这种方法有助于在任何位置配置下有效地消除声反馈问题，并能够准确地评估更衣室环境中扬声器与麦克风间的传递函数，从而提高声音质量的稳定性及清晰度。 此研究项目已实现在基于Android系统的智能手机上进行实时操作演示。相关论文和音视频展示资料可在存储库中查阅。为了使用本代码，用户需要拥有Matlab2016a或更新版本以及视觉工作室许可证，并且在引用这些代码时需遵守MIT许可协议并参考指定书籍之一：Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MSPanahi 的著作。
     
  • MATLAB开发——噪声消除自适应滤波器
    优质
    本项目专注于利用MATLAB开发噪声消除自适应滤波器，旨在通过先进的算法和技术实现高效的音频信号处理，以达到最佳的降噪效果。 在MATLAB中开发噪声抵消自适应滤波器时，采用两个参考信号进行噪声消除的自适应处理。这种方法相比使用单个参考信号更为有效。
     
  • RLS自适应噪声消除算法源代码
    优质
    这段源代码实现了RLS（递归最小二乘）自适应噪声消除算法，能够有效降低语音信号中的背景噪音，提升语音清晰度和通信质量。 对RLS自适应噪声对消算法进行了代码实现，并附有详细的注释。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 改善两种经验模态分解的去噪方法
    优质
    本文探讨并改进了两种经验模态分解（EMD）技术的去噪方法，旨在提升信号处理和数据分析中的噪声抑制效果。通过优化算法细节，提出的方法在多个测试案例中展现出优越性能，为复杂数据环境下的有效信息提取提供了新思路。 改进了两种经验模态分解去噪方法：一种基于EMD的去噪算法，另一种基于LMD的去噪算法。
     
  • 基于MATLAB的LMS自适应噪声抵消
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了LMS（最小均方差）算法来实现自适应噪声抵消系统，有效提升了语音信号处理中的降噪效果。 使用LMS算法可以实现实时处理语音或音乐信号与噪声的混合信号，从中提取有用的信息并抑制噪声。
     
  • CEEMD完备集合经验模态分解的Matlab程序
    优质
    本程序为基于Matlab实现的CEEMD（完备 ensemble empirical mode decomposition）算法，用于信号处理和数据分析中的复杂模式提取。 适用于Matlab 2020b及以上版本的代码，因为用到了matlab自带的经验模态分解（EMD）程序，并附有示例以及绘图函数。