CEEMDAN-RF-SED-LSTM

CEEMDAN-RF-SED-LSTM是一种用于声音事件检测的混合模型。它结合了CEEMDAN（完全经验模态分解与自适应噪声）分解、随机森林（Random Forest）、时域特征提取和长短期记忆网络（LSTM）。

CEEMDAN是一种信号处理方法，用于将非线性和非平稳信号分解为多个固有模态函数（IMF）。这种分解方法可以提取出信号的局部特征，并且对噪声具有较好的抑制效果。

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征选择来构建的。随机森林可以用于分类和回归任务，并且在处理高维数据和处理噪声方面表现良好。

在CEEMDAN-RF-SED-LSTM中，CEEMDAN用于对声音信号进行分解，提取出局部特征。随机森林用于对这些特征进行分类，判断声音事件的发生与否。而LSTM则用于对时间序列数据进行建模，捕捉声音事件的时序信息。

通过将这三个组件结合在一起，CEEMDAN-RF-SED-LSTM可以有效地进行声音事件检测，具有较好的准确性和鲁棒性。