基于信息熵的约简MATLAB代码

资 源 简 介

基于信息熵的约简MATLAB代码

详 情 说 明

信息熵是衡量信号不确定性的重要指标，在信号处理领域具有广泛应用。结合CEEMD（互补集合经验模态分解）方法，我们可以更有效地分析复杂信号的特性。

CEEMD方法能够将非线性非平稳信号自适应地分解为若干IMF（本征模态函数）分量。通过计算每个IMF分量的信息熵值，可以量化该分量包含的信息量大小。信息熵值较高的分量通常对应信号中的有效成分，而熵值较低的分量可能是噪声或冗余信息。

在MATLAB实现中，首先需要完成CEEMD分解过程，得到各个IMF分量。接着对每个分量计算其信息熵，熵值计算公式会考虑该分量中数据的概率分布特性。通过比较不同分量的熵值，可以识别出信号中的关键成分，为后续的信号重构或特征提取提供依据。

这种方法特别适用于处理生物医学信号、机械振动信号等复杂数据。通过熵值分析，不仅能实现信号的有效约简，还能揭示信号的内在结构特征。在工程实践中，该技术已被成功应用于故障诊断、特征提取等多个领域。