EMD降噪程序

资 源 简 介

EMD降噪程序

详 情 说 明

标题：CEEMD降噪原理与实现思路

CEEMD（互补集合经验模态分解）是在传统EMD基础上改进的自适应信号处理方法，能有效解决模态混叠问题。其核心思想是通过添加成对互补的白噪声来抵消噪声干扰，使分解结果更稳定。

降噪流程包含三个关键步骤： 多组并行分解：对原始信号添加正负成对白噪声，生成两组IMF分量集合 分量筛选：基于能量阈值或相关系数区分有效分量与噪声主导分量 信号重构：保留有效IMF分量进行叠加，实现噪声分离

相比传统EMD，CEEMD的优势在于：通过噪声辅助分析，分解得到的IMF更具物理意义；互补噪声设计使得重构误差相互抵消，最终信噪比提升明显。该方法特别适用于非平稳信号（如生物医学信号、机械振动信号）的降噪场景。

实际应用中需注意两个参数优化： 噪声幅度：通常取原始信号标准差20%-40% 集成次数：一般100-200次可达到稳定结果