Python
实现基于
CEEMDAN-CPO-VMD
自适应噪声完备集合经验模态分解（
CEEMDAN
）结合冠豪猪优化算法（
CPO）和变分模态分解（
VMD）多特征分类预测的详细项目实例
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）
随着工业、金融、医疗等领域数据量的爆炸式增长，海量复杂信号的准确分析与预测成为亟需解决的难题。信号往往呈现非线性、非平稳的特性，传统的傅里叶变换、小波变换等方法难以准确提取其内在特征。经验模态分解（EMD）因其自适应分解非线性信号的能力，广受关注，但其本身存在模态混叠、端点效应及噪声干扰等问题。完备集合经验模态分解（CEEMDAN）在EMD基础上，通过添加自适应白噪声及集合均值化策略，极大地改善了分解的稳定性和完备性，为信号预处理提供了更高质量的固有模态函数（IMF）。
变分模态分解（VMD）作为近年来提出的变分信号分解方法，以其较强的数学理论基础和鲁棒性，能在频域对信号进行精细的带通分解，避免了EMD中固有的模态混叠问题。VMD通过对模态数量和惩罚因子参数的调节，能够灵活适应不同 ...