时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

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效果一览

基本介绍

CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算 运行环境matlab2018及以上(完整源码和数据)

1.CEEMDAN是改进的EMD,借用了EEMD方法中加入高斯噪声和通过多次叠加并平均以抵消噪声,效果更好,可用做信号分解、时间序列分解集成预测、故障诊断等等。

2.排列熵(Permutation Entropy, PE)是一种检测时间序列随机性和动力学突变行为的方法,具有计算简单、快速,抗噪能力强,适合在线监测等优点.

3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

clike 复制代码
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
clc;clear all;close all
%% 数据导入
data__ = xlsread('原始数据.xlsx');
data = data__(:,2);     %数据的第2列

%% 参数设置
Nstd=0.2; %信噪比,一般0-1
NR=100;   %添加噪音次数,一般50-100
Maxlter=10; %内部最大包络次数设定,即分量个数
ceemdan_imf=ceemdan(data,0.2,100,10); 

%%  图形绘制
plotimf(ceemdan_imf,size(ceemdan_imf,1),'r',' CEEMDAN分解结果'); %画图

%% 计算排列熵
figure('Name','各分量排列熵结果图','Color',[1 1 1]);
m=size(ceemdan_imf);
z=1:m;
plot(z,feature,'r.-')

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

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