Python实现基于SSA-ICEEMDAN麻雀算法（SSA）优化改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法（ICEEMDAN）时间序列信号分解的详细项目实例
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随着信息时代的到来，时间序列信号在许多领域中得到广泛应用，包括金融市场、气象预测、机械设备监控等。时间序列数据通常包含多个复杂的、非线性的组成部分，且这些信号往往受到噪声的干扰，导致分析和预测的困难。传统的信号分解方法往往无法有效地处理这些复杂和非平稳信号，导致分解效果不佳，影响进一步的分析和处理。
近年来，经验模态分解（EMD）及其改进版本，诸如ICEEMDAN（改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法），已成为一种流行的信号处理工具。ICEEMDAN通过加入噪声并多次迭代，有效解决了传统EMD方法中存在的模式混叠问题，极大地提高了信号分解的精度。然而，ICEEMDAN在实际应用中仍然面临一些挑战，特别是 ...