利用CEEMD进行时间序列的分解

资 源 简 介

利用CEEMD进行时间序列的分解

详 情 说 明

CEEMD（互补集合经验模态分解）是一种改进的时间序列信号分解方法，它在传统EMD（经验模态分解）的基础上引入了噪声辅助分析的概念，能够有效解决模态混叠问题，从而更准确地提取不同时间尺度的信号成分。

在时间序列分析中，CEEMD的核心思想是通过多次添加特定噪声来模拟信号的不同扰动状态，然后对多组分解结果进行平均，从而得到更加稳定的固有模态函数（IMF）。这些IMF分量代表了原始信号中不同频率特征的成分，从高频到低频依次排列，便于进一步分析或预测。

CEEMD的优势在于它不仅能更好地分离信号中的噪声和趋势，还能减少单一分解带来的不确定性，使得分解结果更具鲁棒性。这种方法广泛应用于金融数据、气象预测、机械故障诊断等领域，为复杂时间序列的解析提供了可靠的工具。