EMD、EEMD、FEEMD、CEEMDAN分解的对比(其中CEEMDAN分解可以有效消除模态分解)

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。

  1. EMD:
  • 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。

  • 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。

  1. EEMD:
  • 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。

  • 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。

  1. FEEMD:
  • 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。

  • 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。

  1. CEEMDAN:
  • 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。

  • 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。

  • 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。

代码效果图

获取代码请关注MATLAB科研小白的个人公众号(即文章下方二维码),并回复信号分解的对比

本公众号致力于解决找代码难,写代码怵。各位有什么急需的代码,欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文,可以一起探讨科研,写作,文献,代码等诸多学术问题,我们一起进步。

相关推荐
羑悻的小杀马特27 分钟前
OpenCV 引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
人工智能·科技·opencv·计算机视觉
guanshiyishi3 小时前
ABeam 德硕 | 中国汽车市场(2)——新能源车的崛起与中国汽车市场机遇与挑战
人工智能
极客天成ScaleFlash4 小时前
极客天成NVFile:无缓存直击存储性能天花板,重新定义AI时代并行存储新范式
人工智能·缓存
澳鹏Appen5 小时前
AI安全:构建负责任且可靠的系统
人工智能·安全
蹦蹦跳跳真可爱5895 小时前
Python----机器学习(KNN:使用数学方法实现KNN)
人工智能·python·机器学习
视界宝藏库6 小时前
多元 AI 配音软件,打造独特音频体验
人工智能
xinxiyinhe6 小时前
GitHub上英语学习工具的精选分类汇总
人工智能·deepseek·学习英语精选
ZStack开发者社区7 小时前
全球化2.0 | ZStack举办香港Partner Day,推动AIOS智塔+DeepSeek海外实践
人工智能·云计算
Spcarrydoinb8 小时前
基于yolo11的BGA图像目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
非ban必选8 小时前
spring-ai-alibaba第四章阿里dashscope集成百度翻译tool
java·人工智能·spring