【MATLAB】 ICEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

本文介绍了ICEEMDAN信号分解算法，一种改进的EMD方法，以及傅里叶变换的频谱分析技术。文章详细讲解了ICEEMDAN在信号处理中的优势和应用，并提到了如何在MATLAB中使用这两种方法，以及相关教程资源。

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1 ICEEMDAN信号分解算法

ICEEMDAN 分解又叫改进的自适应噪声完备集合经验模态分解，英文全称为 Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。

ICEEMDAN (Improved Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise) 是一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的信号分解方法。与传统的 EMD 方法不同，ICEEMDAN 引入了自适应噪声和完整集成策略，以提高分解的稳定性和准确性。在 ICEEMDAN 方法中，首先采用 EMD 将原始信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），然后通过自适应噪声算法去除每个 IMF 中的噪声，最后将去噪后的 IMFs 进行完整集成，得到分解后的信号。相比于传统的 EMD 方法，ICEEMDAN 采用自适应噪声算法去除噪声，可以减少分解过程中的模态混叠问题。此外，完整集成策略可以保证分解后的信号保留了原始信号的全部信息，提高了分解的准确性。 ICEEMDAN 分解方法在信号处理、图像处理、语音处理等领域得到了广泛应用，具有较高的分解效果和可靠性。

要想在 MATLAB 中使用 EMD 分解首先要安装 EMD 分