基于Matlab 2019a及以上版本的自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法实...

38_CEEMDAN，自适应噪声完备集合经验模态分解，Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。基于matlab实现，matlab2019a及以上版本可运行，matlab 不会和matlab自带库函数冲突。主要操作有:1输入信号进行分解。 2三维和2维展示分解出的imf。 3选择imf重构。主要参数有:添加噪声方差，添加噪声次数，最大分解层数。有详细介绍并附带注释，保证可以运行附带一份数据，可以查看数据格式来调整你的数据最后使用代码运行。

今天我们来聊聊一个挺有意思的信号处理工具------自适应噪声完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，简称CEEMDAN）。这个工具在信号处理领域特别有用，尤其是在处理非线性和非平稳信号时。我们用MATLAB来实现这个算法，版本要求是2019a及以上，确保不会和MATLAB自带的库函数冲突。

首先，我们得明白CEEMDAN是干嘛的。简单来说，它可以把一个复杂的信号分解成若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些IMFs能更好地反映信号的局部特征。接下来，我们通过代码来一步步实现这个过程。

matlab 复制代码

% 导入数据
data = load('your_data_file.mat'); % 替换成你的数据文件名
signal = data.signal; % 假设数据存储在signal变量中

% 设置CEEMDAN参数
noise_variance = 0.2; % 添加噪声的方差
noise_iterations = 100; % 添加噪声的次数
max_imf = 10; % 最大分解层数

% 进行CEEMDAN分解
[imfs, residual] = ceemdan(signal, noise_variance, noise_iterations, max_imf);

% 显示分解结果
figure;
for i = 1:size(imfs, 1)
    subplot(size(imfs, 1), 1, i);
    plot(imfs(i, :));
    title(['IMF ', num2str(i)]);
end

这段代码首先加载了你的数据文件，然后设置了CEEMDAN的一些关键参数，比如噪声方差、噪声次数和最大分解层数。接着，调用ceemdan函数进行分解，最后用一个循环来展示每个IMF。

接下来，我们可以选择性地重构信号。比如，如果我们只对前三个IMF感兴趣，可以这样做：

matlab 复制代码

% 选择前三个IMF进行重构
reconstructed_signal = sum(imfs(1:3, :), 1);

% 显示原始信号和重构信号
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(signal);
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(reconstructed_signal);
title('重构信号');

这段代码展示了如何选择特定的IMF来重构信号，并通过图形对比原始信号和重构信号。

最后，我们还可以用三维图来更直观地展示这些IMF：

matlab 复制代码

% 三维展示IMF
figure;
surf(imfs);
title('IMF的三维展示');
xlabel('时间');
ylabel('IMF序号');
zlabel('幅值');

这个三维图可以帮助我们更直观地理解每个IMF在时间轴上的变化。

总之，CEEMDAN是一个强大的工具，能够有效地分解复杂信号，帮助我们更好地理解和分析数据。通过MATLAB实现，我们可以轻松地进行信号分解、重构和可视化。希望这篇文章能帮你更好地理解和使用CEEMDAN。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言讨论！