怎么样建设自己网站,网站建设技术培训学校,有没有专门做设计的网站,西安装修行业网站建设时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间…时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解 1.分解效果图 效果如图所示可完全满足您的需求 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰 3.附赠案例数据 直接运行main一键出图 程序设计
完整源码和数据获取方式 Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解。
xx(:);
desvio_xstd(x);
xx/desvio_x;modeszeros(size(x));
tempzeros(size(x));
auxzeros(size(x));
acumzeros(size(x));
iterzeros(NR,round(log2(length(x))5));for i1:NRwhite_noise{i}randn(size(x));%creates the noise realizations
end;for i1:NRmodes_white_noise{i}emd(white_noise{i});%calculates the modes of white gaussian noise
end;for i1:NR %calculates the first modetempxNstd*white_noise{i};[temp, o, it]emd(temp,MAXMODES,1,MAXITERATIONS,MaxIter);temptemp(1,:);auxauxtemp/NR;iter(i,1)it;
end;modesaux; %saves the first mode
k1;
auxzeros(size(x));
acumsum(modes,1);while nnz(diff(sign(diff(x-acum))))2 %calculates the rest of the modesfor i1:NRtamaniosize(modes_white_noise{i});if tamanio(1)k1noisemodes_white_noise{i}(k,:);noisenoise/std(noise);noiseNstd*noise;try[temp, o, it]emd(x-acumstd(x-acum)*noise,MAXMODES,1,MAXITERATIONS,MaxIter);temptemp(1,:);catchit0;tempx-acum;end;else[temp, o, it]emd(x-acum,MAXMODES,1,MAXITERATIONS,MaxIter);temptemp(1,:);end;auxauxtemp/NR;iter(i,k1)it; end;modes[modes;aux];auxzeros(size(x));acumzeros(size(x));acumsum(modes,1);kk1;
end;
modes[modes;(x-acum)];
[a b]size(modes);
iteriter(:,1:a);
modesmodes*desvio_x;
itsiter;参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
