CEEMDAN-AR

CEEMDAN-AR是一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和自回归（Autoregressive，AR）模型的信号分析方法。CEEMDAN是对EMD的改进，它通过多次迭代的方式将原始信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs），每个IMF代表了不同尺度的振动成分。AR模型是一种常用的时间序列建模方法，它可以用来描述信号的自相关性。

CEEMDAN-AR方法首先使用CEEMDAN将原始信号分解成多个IMFs，然后对每个IMF进行AR建模。AR模型可以用来预测信号的未来值，通过对每个IMF进行AR建模，可以得到每个尺度上的预测结果。最后，将所有尺度上的预测结果进行合并，得到整体的预测结果。

使用CEEMDAN-AR方法可以有效地提取信号中的不同尺度的振动成分，并进行预测分析。这种方法在信号处理、时间序列分析等领域具有广泛的应用。