ICEEMDAN (Improved Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise) 是一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的信号分解方法。与传统的 EMD 方法不同,ICEEMDAN 引入了自适应噪声和完整集成策略,以提高分解的稳定性和准确性。在 ICEEMDAN 方法中,首先采用 EMD 将原始信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),然后通过自适应噪声算法去除每个 IMF 中的噪声,最后将去噪后的 IMFs 进行完整集成,得到分解后的信号。相比于传统的 EMD 方法,ICEEMDAN 采用自适应噪声算法去除噪声,可以减少分解过程中的模态混叠问题。此外,完整集成策略可以保证分解后的信号保留了原始信号的全部信息,提高了分解的准确性。 ICEEMDAN 分解方法在信号处理、图像处理、语音处理等领域得到了广泛应用,具有较高的分解效果和可靠性。
信号分解示意图:
![](https://cdn.2zimu.com/mbd_file_MjA0OTg4MF80MTUyNjdfMTY3ODg5MjAzNzkzMF8xNjc4ODkyMDM3OTMw.jpg)
信号重构示意图:
![](https://cdn.2zimu.com/mbd_file_MjA0OTg4MF80MTUyNjdfMTY3ODg5MjA1MzM2Nl8xNjc4ODkyMDUzMzY3.jpg)
附视频教程: