基于CEEMD的时序信号分解与模态分析MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用互补集合经验模态分解（CEEMD）算法，实现了对时间序列信号的自适应分解、模态分量提取与可视化分析，适用于多尺度频率特征提取与信号处理研究。

详 情 说 明

基于CEEMD的时序信号自适应分解与模态分析系统

项目介绍

本项目是一个基于互补集合经验模态分解（CEEMD）算法的时间序列信号分析工具。系统能够自适应地将复杂时间序列信号分解为不同频率尺度的固有模态函数（IMF）和剩余趋势项，适用于信号去噪、趋势分析、故障诊断等多种工程和科研应用场景。

功能特性

• 自适应分解：采用CEEMD算法实现信号的自适应多尺度分解
• 噪声辅助分析：通过白噪声注入提升模态混叠抑制效果
• 多格式支持：支持.mat、.csv、.txt等多种数据格式输入
• 参数可配置：允许用户自定义噪声强度、集成次数、最大IMF数量等关键参数
• 可视化分析：提供分解结果的多维度可视化展示
• 误差评估：包含重构误差分析功能，确保分解质量

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据文件（等间隔采样）
2. 参数设置：根据需要调整噪声强度系数、集成次数等参数
3. 运行分析：执行主程序开始信号分解过程
4. 结果查看：查看生成的IMF分量、趋势项及可视化结果
5. 误差验证：分析重构误差，评估分解效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（具体取决于数据规模）
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件承担着系统的核心调度功能，主要包括数据读取与预处理模块、CEEMD分解算法执行器、模态分量提取与筛选逻辑、结果可视化生成器以及重构误差分析计算模块。该文件整合了完整的信号处理流程，为用户提供一站式的分解分析解决方案。