CEEMDAN去噪算法

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种用于信号去噪的算法。它是一种改进的经验模态分解（EMD）技术，旨在通过对信号进行逐步分解和去噪来提取出其本质模态成分。

CEEMDAN的主要思想是通过将原始信号分解为一组本征模态函数（EMD得到的IMF）和一个残差，然后对每个IMF进行去噪。这是通过引入噪声轰炸（Noise Assisted Data Analysis）的概念来实现的，即在每次分解时添加不同的高斯白噪声，并对多次重复的分解结果进行平均。

这种自适应噪声引入的方式可以帮助减少EMD中的模态混叠现象，从而提高去噪效果。最终，通过对每个IMF进行去噪并重新组合，可以得到去除噪声的信号。

CEEMDAN已经在多个领域中被广泛应用，包括信号处理、图像处理、生物医学工程等。它在处理非线性和非平稳信号方面表现出良好的性能，并且能够适应不同的噪声类型和信号特征。

相关问题

CEEMDAN去噪算法matlab代码

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的改进算法，用于去除信号中的噪音。以下是一个使用MATLAB编写的CEEMDAN去噪算法的示例代码：

function denoised_signal = ceemdan_denoise(signal, num_sift, num_iterations)
    % CEEMDAN去噪算法函数
    
    % 输入参数：
    % signal: 待去噪的信号
    % num_sift: SIFT函数的迭代次数
    % num_iterations: EMD函数的迭代次数
    
    % 输出参数：
    % denoised_signal: 去噪后的信号
    
    % 初始化
    residual = signal;
    denoised_signal = zeros(size(signal));
    
    % 迭代过程
    for k = 1:num_sift
        [imf, residual] = emd(residual, 'MaxNumIMF', num_iterations);
        denoised_signal = denoised_signal + imf;
    end
    
    % 添加剩余项
    denoised_signal = denoised_signal + residual;
end

在上述代码中，`ceemdan_denoise`函数接受三个输入参数：待去噪的信号 `signal`，SIFT函数的迭代次数 `num_sift` 和EMD函数的迭代次数 `num_iterations`。该函数会迭代地将信号进行EMD分解，并将每一次分解得到的IMF（Intrinsic Mode Function）累加到去噪后的信号中，最后将剩余项添加到去噪后的信号中，得到最终的去噪信号。

请注意，以上代码仅为示例代码，实际使用时可能需要根据具体的应用场景进行适当的修改和优化。

ceemdan优化算法 python

CeEMDAN（Complex empirical mode decomposition with adaptive noise）是一种用于信号处理和振动分析的优化算法。它是基于经验模态分解（EMD）的改进算法，用于将非线性和非平稳信号分解为一组本征模函数（EMD）。

CeEMDAN在传统的EMD基础上引入了噪声对EMD分解的影响进行自适应调整的策略，以提高分解结果的准确性和稳定性。它通过添加一个噪声辅助函数，对信号进行多次迭代分解，并逐步去除噪声成分，从而得到更好的分解结果。

以下是一个使用Python实现CeEMDAN算法的示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal as signal
def ceemdan(signal, num_sifts, ensemble_size):
    # 定义噪声辅助函数
    def noise_assisted_signal(signal, noise_std):
        return signal + np.random.normal(0, noise_std, len(signal))

    ensemble = []
    for _ in range(ensemble_size):
        # 初始化当前信号为原始信号
        current_signal = signal.copy()

        # 进行多次分解和去噪
        for _ in range(num_sifts):
            # 添加噪声辅助函数
            current_signal = noise_assisted_signal(current_signal, np.std(current_signal) * 0.2)
            
            # 使用EMD进行分解
            components = signal.emd(current_signal)
            
            # 去除最高频的分量
            current_signal -= components[-1]
        
        # 将分解结果添加到集合中
        ensemble.append(current_signal)
    
    # 计算集合的均值
    mean = np.mean(ensemble, axis=0)
    
    return mean

# 示例使用
# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.random.normal(0, 0.1, len(t))

# 调用CeEMDAN算法进行分解
num_sifts = 5  # 分解迭代次数
ensemble_size = 10  # 集合大小
decomposed_signal = ceemdan(signal, num_sifts, ensemble_size)

# 绘制原始信号和分解结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Original Signal')

plt.subplot(2, 1, 2)
for component in decomposed_signal:
    plt.plot(t, component)
plt.title('Decomposed Signal')

plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码使用SciPy库中的`signal.emd`函数实现了CeEMDAN算法。首先，定义了一个噪声辅助函数来添加噪声辅助项。然后，在`ceemdan`函数中进行了多次迭代的分解和去噪过程，最后计算得到分解结果的均值。最后，使用Matplotlib库绘制了原始信号和分解结果。

这是一个简单的CeEMDAN算法的实现示例，你可以根据需要进一步调整和优化算法。希望能对你有所帮助！