MATLAB自适应噪声完备集成经验模态分解(EEMD)信号分析系统

资 源 简 介

本项目完整实现了基于EEMD的信号分析工具，提供噪声自适应添加、模态分解、频谱可视化与IMF分量提取功能，支持噪声参数自动优化，适用于非平稳信号处理与特征分析。

详 情 说 明

基于自适应噪声完备集成经验模态分解(EEMD)的信号分析与实现系统

项目介绍

本项目完整实现了一种自适应噪声完备集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）信号分析方法。EEMD通过引入自适应白噪声和集成平均技术，有效解决了传统经验模态分解（EMD）方法存在的模态混叠问题。该系统提供从信号输入、分解分析到结果可视化的全流程解决方案，适用于非平稳、非线性信号的时频分析和特征提取。

功能特性

• 自适应噪声添加与集成计算：采用自适应的白噪声添加策略，通过多次集成计算消除噪声影响
• 信号分解与模态提取：实现EMD核心算法，精确提取信号的本征模态函数（IMF）
• 频谱分析与可视化：提供希尔伯特频谱分析、瞬时频率/幅度计算及多种可视化展示
• 参数自动优化：噪声标准差自适应配置，确保分解效果最优
• IMF有效性评估：自动评估各IMF分量的物理意义和有效性
• 方法对比分析：支持与EMD、CEEMD等方法的对比评估
• 批量处理支持：支持多信号批量处理，结果可导出为多种格式

使用方法

输入参数配置

1. 信号文件：支持.txt、.mat、.csv格式的一维时间序列数据
2. 采样频率：设置原始信号的采样频率参数
3. 集成次数：EEMD集成计算次数（默认：100次）
4. 噪声系数：白噪声标准差系数（默认：0.2）
5. 预处理选项：可选去趋势、滤波等预处理参数

输出结果

• 分解得到的IMF分量序列及残余分量
• 各IMF的瞬时频率和瞬时幅度分析
• 希尔伯特频谱图及时频分布
• 分解收敛性分析报告
• IMF频谱特性图及能量分布
• 信号重构误差分析
• 与传统EMD、CEEMD方法的对比评估报告

基本操作流程

1. 准备待分析信号数据文件
2. 配置采样频率和分解参数
3. 运行主分析程序
4. 查看可视化分析结果
5. 导出分析报告和特征数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱
• 内存建议：≥4GB RAM（处理长序列时建议≥8GB）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，包括信号数据的读取与预处理、EEMD分解算法的完整执行流程、噪声添加策略的自适应调节、IMF分量的提取与有效性判断、时频特征的全面分析计算、多种可视化图形的生成展示、分析结果的自动化报告生成以及与其他分解方法的对比评估功能。该文件通过模块化设计实现了从信号输入到结果输出的完整处理链路。