[作业] 项目介绍 Python实现基于SMA-CEEMDAN黏菌优化算法（SMA）优化完全集合经验模态分解与自适应噪声进行时间序列信号分解 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2026-1-9 07:32:39 |AI写论文

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Python实现基于SMA-CEEMDAN黏菌优化算法（SMA）优化完全集合经验模态分解与自适应噪声进行时间序列信号分解的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
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时间序列信号分解在信号处理、故障诊断、金融预测、气象分析等众多领域中具有极其重要的作用。随着传感器技术和数据采集技术的不断发展，获取的时间序列数据通常包含非平稳、非线性和噪声混杂等复杂特性，传统的信号分析方法难以有效提取有用信息。经验模态分解（
EMD）及其改进方法如完全集合经验模态分解（
CEEMDAN
）通过自适应分解机制能够较好地分离信号内在模式成分，但其在噪声干扰和模式混叠方面仍存在不足。为了进一步提升分解精度，利用自适应噪声技术和优化算法成为提升
CEEMDAN
性能的有效手段。
黏菌优化算法（
Slime Mould Algorithm, SMA
）是一种基于自然界黏菌群体觅食行为的群智能优化方法，表现出强大的全局搜 ...