ceemdan分解加小波包阈值降噪

Ceemdan（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种信号分解方法，结合小波包变换和自适应噪声调整的技术，用于信号降噪。

首先，Ceemdan将信号拆解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF对应一个特定的频率范围。通过这种方式，信号可以被表示为多个不同频率成分的总和，方便后续处理。

接下来，Ceemdan将每个IMF利用小波包分解进行进一步分解。小波包分解是一种多分辨率分析方法，可以将信号分解为不同尺度和频率的子信号，使得信号的特征更加明显。

然后，利用自适应噪声调整技术，Ceemdan可以根据信号的噪声水平动态地选择合适的阈值来进行降噪。该技术可以自适应地调整阈值，以适应不同频率和尺度的信号，从而提高降噪效果。

最后，将降噪后的IMF和小波包分量合并，将信号重构为降噪后的版本。

Ceemdan分解加小波包阈值降噪方法的优点在于，能够有效分离信号的不同频率成分，并根据信号噪声水平自动调整阈值，兼具了传统小波分析和经验模态分解的优点。这种方法在信号处理、图像处理和语音识别等领域有着广泛的应用。