Python实现基于SSA-ICEEMDAN麻雀算法(SSA)优化改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法(ICEEMDAN)时间序列信号分解的详细项目实例
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随着信息时代的到来,时间序列信号在许多领域中得到广泛应用,包括金融市场、气象预测、机械设备监控等。时间序列数据通常包含多个复杂的、非线性的组成部分,且这些信号往往受到噪声的干扰,导致分析和预测的困难。传统的信号分解方法往往无法有效地处理这些复杂和非平稳信号,导致分解效果不佳,影响进一步的分析和处理。
近年来,经验模态分解(EMD)及其改进版本,诸如ICEEMDAN(改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法),已成为一种流行的信号处理工具。ICEEMDAN通过加入噪声并多次迭代,有效解决了传统EMD方法中存在的模式混叠问题,极大地提高了信号分解的精度。然而,ICEEMDAN在实际应用中仍然面临一些挑战,特别是 ...


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