CEEMD+PE算法

CEEMD+PE算法是一种用于信号处理分析的方法，它是对经验模态分解（EMD）算法的改进和扩展。EMD算法是一种将非线性和非平稳信号分解为一组本征模态函数（IMF）的方法。然而，EMD算法存在模态混叠和收敛性等问题。

CEEMD+PE算法通过引入集合经验模态分解（CEEMD）和物理扩展（PE）两个步骤来解决这些问题。首先，CEEMD将原始信号进行多次随机扰动，并对每次扰动后的信号进行EMD分解，得到多组IMF。然后，通过对这些IMF进行集合平均，得到一组更准确的IMF。接下来，PE步骤通过引入物理约束来进一步改善IMF的质量，以减少模态混叠和收敛性问题。

CEEMD+PE算法在信号处理和分析领域具有广泛的应用，特别适用于非线性和非平稳信号的分解和特征提取。它可以用于振动信号分析、图像处理、语音识别等领域。