目录
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 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
1. 实现基于CEEMDAN的自适应信号分解 1
2. 引入样本熵（SE）进行信号复杂度分析 2
3. 改进信号分析的稳定性与鲁棒性 2
4. 提升故障诊断的准确性与效率 2
5. 推动非线性与非平稳信号分析方法的应用 2
6. 提供通用的信号处理框架 2
7. 为多学科交叉研究提供支持 2
项目挑战及解决方案 3
1. 信号的噪声干扰问题 3
2. 模态混叠现象 3
3. 信号复杂度与非线性问题 3
4. 计算效率问题 3
5. 多种信号源的适应性问题 3
6. 样本熵的参数选择问题 3
项目特点与创新 4
1. CEEMDAN与样本熵的创新结合 4
2. 提高信号分解的准确性与稳定性 4
3. 样本熵的精准应用 4
4. 高效的算法设计 4
5. 强大的多领域应用潜力 4
项目应用领域 4
1. 工业设备健康监测 4
2. 生物医学信号分析 5
3. 金融市场分析 5
4. 地震信号分析 5
5. 环境监测与预测 5
项目效果预测图程序设计及代码示例 5
项目模型架构 6
1.1 CEEMDAN分解模块 6
1.2 样本熵计算模块 6
1.3 数据集与信号预处理模块 6
1.4 模型评估与优化模块 7
项目模型描述及代码示例 7
2.1 信号分解模块 - CEEMDAN 7
代码示例：CEEMDAN分解 7
解释： 7
2.2 样本熵计算模块 8
代码示例：样本熵计算 8
解释： 8
项目模型算法流程图 8
项目目录结构设计及各模块功能说明 9
各模块功能说明： 10
项目应该注意事项 10
4.1 数据预处理 10
4.2 CEEMDAN分解参数选择 10
4.3 样本熵计算精度 10
4.4 评估指标的使用 10
4.5 结果可视化 11
项目扩展 11
5.1 更高效的分解算法 11
5.2 高维度信号分析 11
5.3 自动化模型优化 11
5.4 实时信号处理 11
5.5 并行计算优化 11
5.6 信号特征扩展 11
项目部署与应用 12
1.1 系统架构设计 12
1.2 部署平台与环境准备 12
1.3 模型加载与优化 12
1.4 实时数据流处理 13
1.5 可视化与用户界面 13
1.6 GPU/TPU 加速推理 13
1.7 系统监控与自动化管理 13
1.8 自动化 CI/CD 管道 13
1.9 API 服务与业务集成 14
1.10 前端展示与结果导出 14
1.11 安全性与用户隐私 14
1.12 数据加密与权限控制 14
1.13 故障恢复与系统备份 14
1.14 模型更新与维护 14
1.15 模型的持续优化 15
项目未来改进方向 15
2.1 提高分解精度与效率 15
2.2 扩展到多维信号分析 15
2.3 深度学习与自适应算法融合 15
2.4 实时大数据处理 15
2.5 多平台部署 15
2.6 增强的异常检测功能 16
2.7 数据增强与迁移学习 16
2.8 用户自定义分析参数 16
2.9 基于云平台的分布式计算 16
项目总结与结论 16
程序设计思路和具体代码实现 17
第一阶段：环境准备 17
清空环境变量 17
关闭报警信息 17
关闭开启的图窗 17
清空变量 18
清空命令行 18
检查环境所需的工具箱 18
配置GPU加速 19
导入必要的库 19
第二阶段：数据准备 20
数据导入和导出功能 20
文本处理与数据窗口化 20
数据处理功能 21
数据分析 22
特征提取与序列创建 23
划分训练集和测试集 23
参数设置 24
第三阶段：算法设计和模型构建及训练 25
1. 使用CEEMDAN进行信号分解 25
2. 计算每个IMF的样本熵（Sample Entropy） 25
3. 构建机器学习模型 26
第四阶段：防止过拟合及参数调整 26
防止过拟合 26
超参数调整 28
增加数据集 28
优化超参数 29
探索更多高级技术 29
第五阶段：精美GUI界面 30
1. 界面需要实现的功能 30
2. 代码实现 30
6. 完整的GUI应用结构 34
第六阶段：评估模型性能 34
1. 评估模型在测试集上的性能 34
2. 多指标评估 35
3. 绘制残差图 35
4. 绘制ROC曲线 36
5. 绘制预测性能指标柱状图 36
完整代码整合封装 37
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 Entropy, SE
）作为新的分析工具，通过样本熵可以衡量信号的复杂度和不确定性，从而获得更为精 ...