Python实现基于CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算的详细项目实例
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随着科技的不断发展，复杂信号的分析在多个领域中扮演着重要角色。传统的信号处理方法往往假设信号是线性和稳态的，但现实中许多信号具有非线性和非平稳特性，常规的信号分解方法无法有效捕捉到这些特征。因此，提出了经验模态分解（
EMD）方法，它能够自适应地分解信号并提取出本征模态函数（
IMFs
），这在处理非线性和非平稳信号时显示出了巨大的优势。尽管
EMD方法取得了显著的成果，但仍存在模态混叠、噪声干扰等问题，影响了其应用效果。
为了解决这些问题，
CEEMDAN
（完全集合经验模态分解与自适应噪声）方法应运而生。
CEEMDAN
通过在EMD基础上引入噪声，不仅能够减少模态混叠，还能够提高分解的稳定性与准确性。
CEEMDAN
对非线性信号的分解效果比传统
EMD更为优秀，因此在振动分析、故障诊断、金融数据分析等领域中得到了广泛应用。为了进一步提升信号的分析能力，结合了样本熵（
Sample  ...