CEEMD代码matlab

以下是一个简单的CEEMD代码示例，使用MATLAB实现：

function [imf, residual] = ceemd(signal, numSifts, noiseRatio)

% 参数：
% signal: 输入信号
% numSifts: SIFT迭代次数
% noiseRatio: 噪声比例，用于停止迭代的阈值

% 初始化
imf = [];
residual = signal;

for k = 1:numSifts
    % 分解当前残余信号
    [imf_k, residual_k] = emd(residual);
    
    % 计算噪声比例
    noiseRatio_k = sum(abs(imf_k(end, :))) / sum(abs(imf_k(:)));
    
    % 判断是否达到停止迭代的阈值
    if noiseRatio_k < noiseRatio
        % 噪声比例小于阈值，止迭代
        imf = [imf; imf_k];
        residual = residual_k;
        break;
    else
        % 噪声比例大于等于阈值，继续迭代
        imf = [imf; imf_k];
        residual = residual_k;
    end
end

% 将最后的残余信号作为最后一个IMF加入结果中
imf = [imf; residual];
end

这是一个简单的CEEMD（集合经验模态分解）代码示例。CEEMD是一种数据分解方法，用于将信号分解为若干个本征模态函数（IMF）和一个残余项。这个代码示例中，我们使用了一个名为`emd`的函数来进行EMD（经验模态分解），并在每一次迭代中计算噪声比例。当噪声比例低于设定的阈值时，停止迭代，并将最后的残余信号作为最后一个IMF加入结果中。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改和优化。此外，确保在使用之前已经安装了EMD相关的MATLAB工具箱。