理论部分
EMD (Empirical Mode Decomposition)、EEMD (Ensemble EMD)、FEEMD (Fast Ensemble EMD) 和 CEEMDAN (Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise) 是一些常用的信号分解方法,它们在信号分解的效果和特性上有所区别。
- EMD:
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EMD是最基础的信号分解方法,它通过将信号分解为一系列本征模态函数 (IMF) 来表示信号的本地频率。
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EMD对信号的振幅和频率变化适应性很强,但对噪声和模态混叠问题的处理能力较弱,容易受到信号噪声的影响。
- EEMD:
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EEMD在EMD的基础上引入随机扰动,通过多次对原始信号添加不同的噪声进行分解,从而改善了EMD的噪声抑制能力和分解稳定性。
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EEMD能够有效降低噪声对分解结果的干扰,但仍可能存在模态混叠的问题。
- FEEMD:
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FEEMD是对EEMD的改进,主要通过优化算法加速了分解过程和参数选择。FEEMD能够更快地分解信号,并且对噪声抑制效果更好,从而实现更准确的模态分解。
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FEEMD在处理大数据量时具有一定的优势,但仍然可能面临模态混叠的挑战。
- CEEMDAN:
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CEEMDAN是进一步改进的方法,通过将自适应噪声算法应用于EEMD来消除模态分解中的模态混叠问题。
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CEEMDAN通过自适应地调整噪声水平,可以更好地抑制噪声对信号分解的影响,并提高分解的准确性和稳定性。
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CEEMDAN在去噪和模态分解的任务中表现出较好的性能,能够有效消除模态混叠问题。
总的来说,CEEMDAN在处理信号分解时相对于传统的EMD、EEMD和FEEMD具有更好的去噪和模态分解效果。它通过自适应调整噪声水平,能够有效地消除模态混叠问题,提供更准确和稳定的分解结果。然而,对于不同的信号和应用场景,选择合适的分解方法还需要根据具体情况进行评估和比较。
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