ICEEMD-ApEn代码

资 源 简 介

ICEEMD-ApEn代码

详 情 说 明

ICEEMD-ApEn是一种结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMD)与近似熵(ApEn)分析的信号处理方法。该方法主要用于非平稳非线性信号的分解与特征提取。

其核心工作流程可分为两个主要阶段：首先通过ICEEMD算法将原始信号分解为一系列本征模态函数(IMFs)，随后利用近似熵评估各IMF分量的复杂度，实现有效分量的筛选。

ICEEMD部分在传统EEMD基础上进行了改进，通过加入自适应噪声和更优的集合平均策略，有效解决了模态混叠问题。算法会生成从高频到低频的一系列IMF分量，每个分量都包含原始信号在不同时间尺度上的特征信息。

近似熵分析阶段则用于量化各IMF分量的复杂度。ApEn通过度量信号中新模式产生的概率来评估序列的复杂性，数值越大表明信号越复杂。基于ApEn值可以设定阈值，筛选出包含主要信息的有效IMF分量，去除噪声或冗余分量。

这种组合方法特别适用于生物医学信号处理、机械故障诊断等领域，能够有效提取非平稳信号中的关键特征，同时抑制噪声干扰。值得注意的是，ApEn阈值的设定需要根据具体应用场景进行调整，以获得最佳的分析效果。