改进EMD的新程序（CEEMD）

资 源 简 介

改进EMD的新程序（CEEMD）

详 情 说 明

CEEMD（互补集合经验模态分解）是一种改进的EMD（经验模态分解）算法，由法国学者提出，主要用于信号处理领域。该算法通过结合EMD、EEMD（集合经验模态分解）和CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）的优点，提高了模态分解的稳定性和准确性。

EMD算法的核心思想是将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF），但容易出现模态混叠问题。EEMD通过加入白噪声来抑制模态混叠，但计算成本较高。CEEMD进一步优化，引入互补噪声对，使得分解结果更加鲁棒。而CEEMDAN则在分解过程中自适应地调整噪声，进一步提升精度。

这些算法在生物医学信号分析、机械故障诊断、金融时间序列预测等领域有广泛应用。改进后的CEEMD程序通常包含示例代码，帮助用户快速理解如何使用不同方法进行信号分解，并根据实际需求选择最适合的算法。