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基于MATLAB的改进经验模态分解与排列熵算法（第三部分：优化CEEMD）

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简介：
本研究为系列文章之一，专注于利用MATLAB平台对复视经验模态分解(CEEMD)进行优化，并探讨其与排列熵算法结合在信号分析中的应用效果。 改进经验模态的程序及其在信号分析中的应用可以参考相关文献或研究资料。结合第一、二部分一起查看会更有助于理解其效果。 对应的相关视频可以在百度网盘上找到，链接为：https://pan.baidu.com/s/1lWhm4u8KpZ6qq-21aSTf8w?pwd=mpvg ，提取码是 mpvg。

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  • 基于MATLAB的改进经验模态分解与排列熵算法（第三部分：优化CEEMD）
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    本研究为系列文章之一，专注于利用MATLAB平台对复视经验模态分解(CEEMD)进行优化，并探讨其与排列熵算法结合在信号分析中的应用效果。 改进经验模态的程序及其在信号分析中的应用可以参考相关文献或研究资料。结合第一、二部分一起查看会更有助于理解其效果。 对应的相关视频可以在百度网盘上找到，链接为：https://pan.baidu.com/s/1lWhm4u8KpZ6qq-21aSTf8w?pwd=mpvg ，提取码是 mpvg。
     
  • 基于MATLAB的改进经验模态分解与排列熵算法编程（第二部分：MPE熵程序）
    优质
    本文章为系列研究的第二部分，专注于利用MATLAB开发改进的经验模态分解及排列熵算法。通过优化的MPE熵程序，增强信号处理能力，挖掘复杂时间序列数据中的潜在规律。 本段落将介绍9个信号多尺度排列熵的程序，并提供对其内容的理解与解释。首先，在第一部分的基础上为MEEMD（基于多变量经验模态分解）打下基础，后续会陆续发布第三部分的内容。 对应视频可在百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1SLsNLkBckliNyZECiNVILQ?pwd=amaq 提取码：amaq
     
  • iceemdan_iceemdan_及改进算法_EEMD_经验模态分解_优化_
    优质
    本研究探讨了ICEEMDAN（改进的Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）算法在经验模态分解中的应用，通过优化EEMD方法提高了信号处理精度与效率。 对经验模态分解进行优化，以实现更好的去噪效果。
     
  • 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。
     
  • 基于MEEMD和PE算法的MATLAB程序优化（第一部分：九种典型信号及其排列熵计算）
    优质
    本研究利用MATLAB编程实现改进经验模式分解(MEEMD)与置换熵(PE)算法，专注于分析九类典型的信号数据，并精确计算其排列熵值。这是系列研究的第一部分。 本部分内容介绍了9个常见信号与排列熵计算的程序，并附上了自己对其内容的理解与解释，旨在为改进经验模态分解(MEEMD)提供基础。后续会陆续发布第二部分和第三部分的内容。
     
  • 基于经验模态分解与样本熵的MATLAB程序代码
    优质
    本项目提供一套利用MATLAB实现的经验模态分解（EMD）及样本熵计算的程序代码，适用于信号处理和复杂系统分析。 利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的MATLAB程序可以直接运行emdplus.m文件，亲测有效。主函数与样本熵函数samp经过了详细分析，并包含注解。EMD.m函数使用的是常用的国外版本。
     
  • 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
    优质
    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MATLAB的EMD经验模态分解算法程序
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的经验模态分解（EMD）算法程序。该工具能够自动处理非平稳、非线性的数据信号，广泛应用于数据分析与信号处理领域。 这段文字描述的内容包括IMF本征模函数以及信号频谱分析的详细代码，并且这些代码配有详细的注释。
     
  • 多尺度排列传递熵分析.zip_改进的排列熵与脑电应用_多尺度熵方法
    优质
    本研究探讨了改进的排列熵及其在脑电图分析中的应用，结合多尺度熵方法，旨在更精确地评估大脑复杂性及动态变化。 对传递熵算法进行改进，并引入相位空间重构技术，以分析脑电信号。
     
  • 改进的变分模态分解算法(VMD)
    优质
    简介：本文介绍了一种改进的变分模态分解（VMD）算法，该算法优化了原始VMD技术，在信号处理与分析领域展现出更高的准确性和效率。 变分模态分解算法是2014年提出的一种新方法，在信号处理领域得到广泛应用。