MATLAB实现的CEEMDAN自适应信号分解算法

资 源 简 介

本项目提供完整的CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）MATLAB实现，通过改进的噪声注入策略有效解决传统EEMD的模态混叠问题，适用于非线性非平稳信号的精确分解与特征提取。

详 情 说 明

基于CEEMDAN的自适应信号分析程序

项目介绍

本项目完整实现了自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法，专门用于分析非线性、非平稳信号。通过改进传统EEMD方法的噪声添加策略，有效解决了模态混叠和残余噪声问题，能够准确提取信号的本征模态函数(IMF)。该工具集成了信号预处理、参数化分解、模态自动识别和时频分析功能，为信号处理研究提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 自适应分解算法：采用CEEMDAN先进算法，通过自适应噪声注入实现高效模态分离
• 多格式数据支持：兼容.mat文件、.txt文本及直接数值数组输入
• 参数灵活配置：可自定义噪声标准差系数、集成次数和最大模态数
• 智能模态识别：自动确定最优IMF数量，避免过分解或欠分解
• 全面分析输出：提供IMF分量矩阵、残余趋势项、时频分析结果
• 质量评估体系：包含正交性指数、能量分布等量化指标
• 可视化分析：支持原始信号展示、IMF分量图、频谱分析和希尔伯特谱

使用方法

基本调用

% 加载信号数据 signal = load('your_signal.mat'); fs = 1000; % 采样频率

% 执行CEEMDAN分解（使用默认参数） imfs = main(signal, fs);

高级参数设置

% 自定义分解参数 params.noise_std = 0.1; % 噪声标准差系数 params.ensemble_num = 200; % 集成次数 params.max_modes = 8; % 最大模态数

% 执行定制化分解 [imfs, residue, metrics] = main(signal, fs, params);

结果可视化

程序自动生成分析图形：

• 原始信号时序图
• IMF分量分解图
• 各模态频谱分布
• 希尔伯特时频谱

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具依赖：信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 内存建议：≥4GB RAM（处理长序列时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

main.m作为项目核心入口，实现了完整的CEEMDAN算法流程控制。该文件包含数据预处理模块，负责多种格式信号的标准化输入；集成噪声管理单元，通过自适应策略优化分解过程；具备模态分解核心引擎，执行多轮集成计算以提取本征模态函数；集成后处理分析功能，提供分解质量评估与时频变换；最后通过可视化输出模块生成全面的分析图表。