内容概要：本文档详细介绍了基于黏菌优化算法（SMA）优化完全集合经验模态分解（CEEMDAN）与自适应噪声进行时间序列信号分解的项目实例。项目旨在解决传统EMD方法在模式混叠和噪声敏感性方面的不足，通过SMA优化CEEMDAN参数，提升信号分解的精度和稳定性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，详细描述了CEEMDAN、自适应噪声生成、SMA优化模块的设计与实现，以及目标函数和结果评估模块。此外，文档还提供了完整的Python代码实现，包括数据预处理、模型训练、性能评估和GUI界面设计。项目成果在工业设备故障诊断、金融时间序列分析、环境监测等多个领域具有广泛应用价值。
适合人群：具备一定编程基础，对时间序列信号处理和智能优化算法感兴趣的工程师、研究人员和技术爱好者。
使用场景及目标：①通过SMA优化CEEMDAN参数，实现对时间序列信号的高精度分解；②结合自适应噪声机制，提高对非平稳信号中噪声的抑制效果；③利用黏菌优化算法对CEEMDAN关键参数进行全局寻优，避免人工经验参数设置的局限性；④构建适用于多种复杂非线性非平稳信号的通用分解框架，支持多场景信号处理。
其他说明：项目不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还强调了实际应用中的注意事项，如数据质量控制、噪声幅度调节、SMA算法参数设置等。此外，文档还讨论了项目的未来改进方向，包括深度学习与物理模型融合、多源异构数据融合、在线增量学习与自适应等。通过持续迭代和优化，系统有望在工业预测维护、医疗诊断、金融分析等多个领域发挥重要作用，推动智能信号处理技术的发展与应用升级。
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索能力和较快的收敛速度。将
SMA与CEEMDAN
结合，利用
SMA优化CEEMDAN
的参数配置及噪声特性，有助于实现更加精确且稳定的信号分解。基于
SMA优化的CEEMDAN
结合自适应噪声的时间序列信号分解 ...