EEMD与CEEMDAN算法在MATLAB中的应用——ECG信号去噪

EEMD与CEEMDAN算法在MATLAB中的应用——ECG信号去噪

概述：
ECG信号是医学领域常用的生物电信号，但由于受到噪声的污染，ECG信号的分析和处理面临一定的困难。为了提高ECG信号的质量和准确性，采用合适的去噪算法对信号进行处理至关重要。本文将介绍两种常用的ECG信号去噪算法，即经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EEMD）和改进的经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN），同时给出相应的MATLAB源代码实现。

一、经验模态分解（EEMD）算法
经验模态分解（EEMD）是一种数据驱动的自适应时频分析方法。它将原始信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），这些IMF函数代表不同尺度和频率范围的振动模式，其中最高频率的IMF函数称为残差项。EEMD通过迭代操作和添加随机白噪声的方式，克服了传统经验模态分解中模态混叠和伪分量等问题。

以下是使用MATLAB实现EEMD算法的代码：

% EEMD算法的MATLAB源代码实现
function [imf, residue