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雷达卡
Matlab
实现EEMD+SE
集合经验模态分解
+样本熵计算的时间序列信号分解的详细项目实例
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随着时间序列数据的广泛应用，尤其在金融、气候、工业控制等领域，如何对复杂的信号进行有效的分析与预测成为研究中的关键问题。传统的信号处理方法，
如傅里叶变换和小波变换，虽然在一些简单的应用场合下能够提供有效的结果，但面对非线性、非平稳的时间序列信号时，这些方法往往无法有效提取出信号的局部特征。为了更好地处理这些信号，经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）作为一种新兴的信号分解技术，逐渐成为解决这一问题的有效工具。
经验模态分解（EMD）通过自适应的方式将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列本征模态函数（IMF），每个IMF代表信号中的一个局部振荡模式。然而，EMD在处理噪声干扰较大的信号时存在模式混叠问题，导致其分解效果受限。为了克服这一缺点，集合经验模态分解（EEMD）应运而生。EEMD通过引入白噪声并多次重构信号，从而有效消除模式混叠，提高分解精度。
与此同时 ...
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