Matlab源码实现：CEEMD互补集合经验模态分解

资源摘要信息:"本文档提供了使用Matlab实现CEEMD（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，互补集合经验模态分解）方法对一维时间序列信号进行分析的完整源码和数据。CEEMD是一种时间序列信号处理技术，它通过引入互补噪声的方式来改善传统经验模态分解（EMD）方法的稳定性。 1. CEEMD方法原理： CEEMD方法通过在原始信号中加入两组互补噪声（即完全负相关的独立同分布随机噪声），然后对加噪信号执行EMD分解，最后从各个分解的本征模态函数（IMF）中分离出噪声，以获得更为准确的IMF分量。这种方法有效减少了传统EMD分解中可能出现的模态混叠现象，并提高了信号重构的准确性。 2. 应用领域： CEEMD适用于多种领域，尤其是需要对时间序列数据进行精细分析的场景，如计算机科学、电子信息工程、数学等专业领域的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计等。 3. 程序特点： - 参数化编程：用户可以方便地修改参数来适应不同需求。 - 易于理解的代码结构：源码中包含详细的注释，便于用户理解算法流程和代码逻辑。 - 一键出图功能：通过运行main函数，用户可以快速得到分解结果和图表。 4. 作者背景： 作者是一名在大厂有着8年经验的资深算法工程师，擅长多种算法仿真实验，如智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等。 5. 文件内容： - '代码注释乱请看此文件.docx'：文档提供了对代码中注释不清晰部分的详细解释，帮助用户更好地理解和使用源码。 - 'CEEMD_TSD.zip'：包含了CEEMD分解的Matlab源代码以及测试数据集。用户只需解压后运行main函数，即可开始分析自己的时间序列数据。 6. 使用建议： 用户在使用本套源码时，应首先阅读代码注释文件以获得必要的背景知识和理解，然后运行主程序main，根据需求调整参数并进行测试数据集的分析，或者导入自己的数据集进行处理。 7. 结语： CEEMD方法为时间序列信号分析提供了更为精确和稳定的处理手段，本文档提供的Matlab实现为这一方法的实际应用提供了便利。通过结合作者的专业背景和丰富的算法仿真经验，本资源对于学术研究和工程实践均具有较高的价值。"