MATLAB实现CEEMD自适应时间序列分解与模态提取系统

资 源 简 介

本项目提供完整的互补集合经验模态分解(CEEMD)MATLAB实现，能够自适应分解非平稳时间序列，有效抑制模态混叠并提取物理意义明确的模态分量，适用于信号处理与特征分析。

详 情 说 明

基于CEEMD的时间序列自适应分解与模态提取系统

项目介绍

本项目实现完整的互补集合经验模态分解（CEEMD）算法，专门用于处理复杂非平稳时间序列的自适应多尺度分解。系统能够将输入信号自动分解为一组具有物理意义的固有模态函数（IMF），有效克服传统经验模态分解中的模态混叠问题。通过噪声辅助数据分析技术和集合平均降噪技术，提高分解的稳定性和准确性，为信号处理、故障诊断、金融时序分析等领域提供强大的分析工具。

功能特性

• 完整CEEMD算法实现：包含完整的互补集合经验模态分解流程
• 自适应多尺度分解：无需预设基函数，根据信号特征自动分解
• 模态混叠抑制：通过互补噪声对策略有效解决传统EMD的模态混叠问题
• 噪声辅助分析：支持自适应的噪声标准差系数调整
• 多格式数据支持：兼容.txt、.csv、.mat等多种数据格式
• 分解质量评估：提供模态正交性指数和分解完备性检验指标
• 丰富的可视化：包含原始信号与各IMF分量对比图、时频分布图
• 模态特征分析：自动计算各IMF分量的均值、方差、能量占比等统计特征

使用方法

数据准备

准备单变量时间序列数据文件（.txt、.csv或.mat格式），数据长度应不少于100个点，数据类型为实数值序列。

参数设置（可选）

• 噪声标准差系数：控制添加噪声的强度（默认值：0.2）
• 集合次数：决定集合平均的规模（默认值：100）
• 分解终止条件：设置分解停止阈值（默认自适应）

运行分解

执行主程序，系统将自动完成以下流程：

1. 数据读取与预处理
2. CEEMD分解计算
3. 结果分析与质量评估
4. 可视化图表生成
5. 特征参数统计输出

结果输出

系统将生成：

• IMF分量矩阵（所有固有模态函数）
• 残余分量（趋势项序列）
• 分解质量评估报告
• 多维度可视化图表
• 模态特征统计表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

硬件要求

• 内存：≥4GB（推荐8GB以上）
• 存储空间：≥500MB可用空间
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据输入接口的调用、算法参数配置管理、分解流程控制、结果输出处理以及可视化展示的集成。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保从数据加载到最终结果生成的完整处理链条顺畅执行，同时提供用户交互界面和错误处理机制。