目录前言一、CEEMDAN算法1算法原理2MATLAB程序二、CEEMDAN算法的应用 1 CEEMDAN—小波阈值联合去噪2 CEEMDAN—小波包分析降噪3 CEEMDAN—时频峰值滤波结束语参考文献前言针对EMD算法分解信号存在模态混叠的问题，EEMD和CEEMD分解算法通过在待分解信号中加入成对正负高斯白噪声来减轻EMD分解的模态混叠。但是这两种算法分解信号得到的本征模态分量中总会残留一定的白噪声，影响后续信号的分析和处理。为了解决这些问题，TORRES等提出了一种改进算法——完全自适应噪声集合经验模态分解（CompleteEEMDwithAdaptiveNoise，CEEMDAN），

在预测领域中对原始数据进行分解，可以提高预测精度。分解算法在故障诊断领域也有重要作用。CEEMDANCEEMDAN算法是由TorresME.等人于2011年提出的一种新型信号分解算法，较好地解决了经验模态分解（EEMD）存在的模态混叠现象。其具体分解过程如下描述：步骤1：将待分解信号x(t)添加K次均值为0的高斯白噪声，构造共K次实验的待分解序列xi(t),其中i=1,2,3....，k.。 式中：为高斯白噪声权值系数；it为第i次处理时产生的高斯白噪声。步骤2：对上述序列xi(t)进行EMD分解，分解得到第1个模态分量(IMF)并取其均值作为CEEMDAN分解得到的第1个IMF。      

机器学习之MATLAB代码--CEEMDAN+EEMD+EMD+VMD+IMF重构络（十八）压缩分量的EEMD代码压缩分量的EEMD数据压缩分量的EEMD结果CEEMDAN代码CEEMDAN数据CEEMDAN结果EEMD代码EEMD数据EEMD结果EMD代码EMD数据EMD结果VMD代码VMD数据VMD结果IMF代码IMF数据IMF结果压缩分量的EEMD代码1、%%EEMD（EnsembleEmpiricalModeDecomposition）是最常见的一种EMD改进方法，%%它的优势主要是解决EMD方法中的模态混叠现象。clc;clearall;closeall;%%数据导入data__=x

EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量ESMD(极点对称模态分解)：外部包络线插值改内部极点对称插值VMD(变分模态分解):可将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数（IMF），可自适应更新各IMF的最优中心频率和带宽。LMD(局域均值分解):PF分量分解，采用平滑处理的

EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量ESMD(极点对称模态分解)：外部包络线插值改内部极点对称插值VMD(变分模态分解):可将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数（IMF），可自适应更新各IMF的最优中心频率和带宽。LMD(局域均值分解):PF分量分解，采用平滑处理的