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CEEMDAN是一种具有自适应噪声完备性的总体平均经验模态分解。

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简介：
EEMD通过引入高斯白噪声并随后进行平均操作，成功地克服了传统EMD所面临的模态混叠现象。然而，由于白噪声的残留量相对较大，这会迫使进行更多的筛分迭代，甚至可能导致分解过程的失败，进而影响计算效率。为了解决上述挑战，Torres等人研发了一种噪声自适应、完备总体平均经验模态分解（Complete EEMD with Adaptive Noise，CEEMDAN）方法。该方法尤其适用于心电图（ECG）信号的处理与分析。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 改善两种经验模态分解的去噪方法
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    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。
     
  • CEEMD完备集合经验模态分解的Matlab程序
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    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。
     
  • EMD经验模态分解去噪与降噪技术
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    简介：EMD（经验模态分解）是一种自适应信号处理方法，通过将复杂信号分解为若干固有模态函数(IMF)来实现有效的去噪和降噪。该技术广泛应用于各种噪声环境下的信号分析与数据处理中，特别适用于非线性、非平稳信号的处理。 EMD（经验模态分解）是一种有效的去噪和降噪技术。
     
  • 基于时变滤波器的经验模态分解(TVF-EMD)：一种改进的经验模态分解方法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种改进的经验模态分解技术——TVF-EMD，结合了时变滤波器的优势，有效提升了信号处理的精度和效率，并提供了MATLAB实现代码。 筛选过程通过采用时变滤波技术来完成。局部截止频率是根据瞬时幅度与频率的信息进行自适应设计的。随后使用非均匀B样条近似作为时变滤波器。为解决间歇性问题，引入了重排算法以调整截止频率。为了在低采样率下提升性能，提出了固有模式函数（IMF）的带宽准则。 TVF-EMD是一种完全自适应的方法，适用于线性和非平稳信号分析。与传统的经验模式分解(EMD)相比，该方法提高了频率分离能力和在低采样率下的稳定性，并且对噪声干扰具有更强的鲁棒性。
     
  • 基于EMD的经验模态分解去噪MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于经验模态分解（EMD）算法的信号去噪MATLAB实现代码，适用于多种非平稳信号处理场景。 使用经验模态分解（EMD）进行信号去噪的MATLAB代码，并结合Hurst分析方法。这种方法能够有效地去除信号中的噪声，同时保持信号的重要特征不变。通过EMD将复杂信号分解为若干个固有模态函数（IMF），然后利用Hurst指数对每个IMF分量进行分析和处理，最终重构出去噪后的干净信号。