yuchunyu12的博客

注：由于博主的是水平有限，对RVMD在流体力学相关的应用可以浏览：发掘数据中的瞬态/非平稳动力学 | 降阶变分模态分解(RVMD)

群体分解（SWD）通过利用群体智能算法将复杂的信号分解为多个群体成分，每个成分代表信号中的特定特征模式。SWD在信号处理和数据分析中具有广泛的应用，可以有效提取和重构信号中的特征模式。通过深入研究和应用SWD，我们可以更好地理解和处理各种类型的信号和数据，为信号处理和数据分析提供新的思路和方法。

这段代码实现了对混合信号的处理，通过独立成分分析算法对混合后的信号进行解混，最终实现混合信号的分离和重构，使得原始声音信号得以恢复。

麻雀搜索算法优化CEEMDAN (SSA-CEEMDAN) 是一种结合了麻雀搜索算法（SSA）和经验模态分解集合平均数（CEEMDAN）的优化方法。

通过结合麻雀搜索算法的搜索策略和逐次变分模态分解的信号分解能力，SSA-SVMD方法旨在实现对逐次变分模态分解参数的优化，从而提高信号重构的质量或其他应用的性能。包络熵用于描述信号的包络的复杂度或无序性，因此选择最小化包络熵作为适应度函数，以降低信号包络的复杂度或增加其有序性。样本熵用于衡量样本数据的复杂度或无序性，因此选择最小化样本熵作为适应度函数，可以降低数据的复杂度或增加其有序性。（3）麻雀搜索：根据麻雀搜索算法的策略，如觅食、交配、迁徙等行为，更新和优化麻雀的位置（即逐次变分模态分解的参数）。

海象优化器优化SVMD (WO-SVMD) 是一种结合了海象优化器(WO)和逐次变分模态分解的优化方法。

对于逐次变分模态分解（SVMD）结合奇异值分解（SVD）的信号去噪算法，这是一个比较新颖的方法，可能在学术界或工程领域中处于研究阶段。SVMD是一种信号分解方法，类似于经验模态分解（EMD）或其改进版本CEEMD结合SVD进行信号去噪的方法也是常见的做法，利用奇异值的特性来分离信号与噪声成分。但是，具体的实现和性能可能需要进一步的研究和实验验证。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。MATLAB科研小白。

基于软筛停准则的改进EMD（REMD）是一种稳健的经验模式分解方法，它可以更好地处理原始信号中的噪声和干扰。这种基于REMD和SVD的信号去噪算法适用于各种信号处理任务，特别是对于那些受到噪声干扰较大的非线性和非平稳信号。在应用中，需要注意参数的选择以及对软筛停准则的理解和调整，以达到最佳的去噪效果。

ICEEMDAN-SVD算法是一种结合了Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (ICEEMDAN) 和奇异值分解 (SVD) 的信号去噪方法。这种算法结合了两种先进的信号处理技术，旨在提高信号去噪的效果。

2016年4月发表在（SCI二区期刊）的文章“Regenerated Phase-Shifted Sinusoid-Assisted Empirical Mode Decomposition（再生相移正弦辅助经验模态分解）”。

需要注意的是，为了获得更好的预测性能，可能需要调整模型的结构、超参数和优化算法，并确保训练数据的质量和适用性。同时，特征工程和数据预处理也是重要的步骤，可以对输入数据进行适当的转换和归一化操作，以提高模型的性能。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。基于门控循环单元（GRU）的数据时序预测（单输入输出）是指使用 GRU 模型来预测未来时间步的单一输出，而输入只包含单一变量的时序数据。确保数据按照时间顺序排列。

2023年2月最新发表的信号分解的一区论文:特征模态分解:旋转机械故障诊断的新分解理论。

基于EEMD-SVD的信号去噪算法结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、其改进版集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的优点，提供了一种有效的信号去噪方法。该方法的主要优点是能够适应信号的非线性和非平稳特性，同时在去噪的过程中尽可能保留信号的重要信息。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。

这种算法主要应用于去除信号中的噪声，提高信号的质量。的个人公众号（即文章下方二维码）,本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。这种结合了CEEMD和SVD优点的去噪算法，既能有效地分解复杂信号，又能有效去除信号中的噪声，被广泛应用于各种信号处理领域，如医学图像处理、语音信号处理等。MATLAB科研小白。

基于EMD-SVD的信号去噪算法结合了经验模态分解（EMD）和奇异值分解（SVD）两种技术，其原理如下：1. **信号分解（EMD）**：- EMD是一种自适应的信号分解方法，它将信号分解为若干个固有模态函数（IMF），这些IMF代表了信号在不同频率上的成分。IMF的数量通常与信号中包含的频率成分数量相关。- 在EMD过程中，每个IMF都代表了信号在不同频率上的振荡，随着分解的进行，IMF的频率逐渐变化，从高频到低频。2. **SVD去噪**：- 对每个IMF进行SVD分解，得到其奇异值分解形式。

基于VMD-SVD的信号去噪过程（1）首先，输入信号通过VMD进行分解，得到一系列的模态函数IMF。（2）然后，对每个模态函数分别进行SVD分解。（3）之后，对于每个IMF的SVD结果，在保留信号主要成分的同时，裁剪掉一些较小的奇异值（即去除噪声成分）。阈值的三种选择方法：①阈值设为奇异值突变的值：在这种方法中，利用SVD计算出奇异值，然后找出这些奇异值之间突然变化（例如，从较大值突然变为较小值的点，也称为拐点）的位置，那个点可能是信号与噪声的分界点。将此处的数值设定为阈值，用来剔除那些低于此

ICEEMDAN（改进的完全经验模态分解与自适应噪声）+FFT（快速傅里叶变换）+HHT（希尔伯特-黄变换）组合算法是一种用于信号处理和分析的复杂组合算法。它结合了ICEEMDAN、FFT和HHT三个步骤，用于处理非线性和非平稳信号，并具有自适应噪声去除的能力。

通过结合EEMD+FFT+HHT这个组合算法，你可以提取出信号的频谱特征和瞬时频率信息，用于分析信号的时频特性。

CEEMD（集合经验模态分解）+FFT（快速傅里叶变换）+HHT（希尔伯特-黄变换）组合算法也是一种常见的信号处理和分析方法。这种组合算法结合了CEEMD、FFT和HHT三个步骤，可以处理非线性和非平稳信号。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。综合使用CEEMD+FFT+HHT组合算法，可以更准确地分析和处理非线性和非平稳信号，并提取出有用的特征信息。如果你有任何进一步的问题，请随时向我提问。MATLAB科研小白。

集成经验模态分解（CEEMDAN）是一种信号处理方法，旨在将非线性和非平稳信号分解为本质模态函数（IMF）。这种方法通过对信号进行多轮迭代，结合了噪声干扰的累计退化，从而更好地处理了信号的非线性和非平稳特性。快速傅里叶变换（FFT）是一种用于将信号从时域转换到频域的算法。它通过将信号分解为不同频率的正弦和余弦波形，使得我们能够更好地理解信号的频谱特性。希尔伯特-黄变换（HHT）是一种用于对非线性和非平稳信号进行时频分析的方法。

基于VMD分解的信号去噪算法（基础版）

【MATLAB】基于ICEEMDAN去噪的信号去噪算法（基础版）

【MATLAB】基于EEMD分解的信号去噪算法（基础版）

EMD (Empirical Mode Decomposition)、EEMD (Ensemble EMD)、FEEMD (Fast Ensemble EMD) 和 CEEMDAN (Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise) 是一些常用的信号分解方法，它们在信号分解的效果和特性上有所区别。1. EMD：- EMD是最基础的信号分解方法，它通过将信号分解为一系列本征模态函数 (IMF) 来表示信号的本地频率。

傅里叶分解（FDM）

ITD（Intrinsic Time Decomposition）是一种信号分解方法，用于将信号分解成多个时频组件。它的基本思想是将信号分解为一组原子函数，这些原子函数具有不同的时频特性。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。最终，ITD分解输出的结果是一个高频信号矩阵H和一个低频信号L。高频信号矩阵H包含了经过ITD分解得到的各个高频组件，低频信号L是最后剩下的低频组件。

传统的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种基于优化方法的信号分解技术，用于将一个时间序列分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)。MVMD是对VMD的扩展，专门适用于多元时间序列数据。通过MVMD可以将多元时间序列数据分解为不同的模态成分，每个模态成分对应于数据中的一种固有模式。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。

逐次变分模态分解 (Iterative Variational Mode Decomposition, IVMD) 是一种信号分解方法，它可以将一个时域信号分解为若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）。它通过迭代寻找信号的本征模态函数和残差部分，直到达到收敛的分解结果。联合小波阈值去噪是一种常用的信号去噪方法，它利用小波变换将信号转换到频域，并在频域对信号进行阈值处理，将小于阈值的高频成分置零，以实现对噪声成分的抑制。

逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信号中的不同频率成分，并将其重构为原始信号。SVMD的基本原理是通过变分模态分解的方式将信号分解为多个模态函数。在每个迭代步骤中，SVMD通过最小化信号与模态函数之间的差异来更新模态函数。这个过程会不断重复，直到收敛为止。

EMD（Empirical Mode Decomposition），也称为经验模态分解，是一种将非线性和非平稳信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）的方法。需要注意的是，EMD的具体实施方式和参数设置可能存在差异，可以根据具体的应用需求和问题进行调整。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。2. 在任何点上，通过IMF的局部均值计算得到的残差的均值为零。

注：针对文献去噪流程进行了细节部分修改1.将多尺度排列熵大于0.5的分量全部删除，发现其效果更佳2.文中小波分解方法具体的方法不确定，本代码是应用小波阈值去噪于改进VMD相结合进行去噪。

MODWT 全称为 “多分辨率离散小波变换”（Multiresolution Discrete Wavelet Transform），是一种基于小波分析的数据处理方法。

基于模态分解联合小波阈值去噪的主要优点是能够同时处理信号的不同频率成分，在去除噪声的同时尽量保留信号的细节信息。同时，采用适当的阈值函数可以在一定程度上控制去噪效果和信号的平滑度。然而，阈值函数的选择以及参数的确定需要根据具体应用场景和信号特点进行调整，这需要一定的经验和实践。

信号分解是指将一个复杂的信号分解为若干个简单的分量或基本信号的过程。

基于CEEMDAN、多尺度排列熵和小波阈值的信号降噪方法结合了多种技术手段，可有效降低信号中的噪声。

基于VMD（Variational Mode Decomposition）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号处理和噪音去除的方法。VMD是一种将信号分解为多个时频局部化成分（模态）的方法，而小波阈值去噪算法是一种经典的降噪方法，通过对小波变换系数进行阈值处理。这两种方法的结合，旨在同时利用VMD的时频局部化特性和小波阈值去噪的能力，以实现更好的信号降噪效果。

基于EWT（Empirical Wavelet Transform）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号处理的方法，旨在去除噪声并增强信号的有效成分。该算法结合了EWT分解和小波阈值去噪两个步骤。

基于FEEMD（Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号处理的方法，旨在去除噪声并增强信号的有效成分。该算法结合了FEEMD分解和小波阈值去噪两个步骤。

基于MEEMD联合小波阈值算法（Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition combined with Wavelet Thresholding Algorithm）是一种用于信号处理和数据分析的方法。该方法结合了MEEMD和小波阈值算法的特点，旨在从多维信号中提取出具有时频特征的成分。

ICEEMDAN（Intrinsic Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）联合小波去噪算法是一种信号处理方法，用于去除噪声并提取信号的有效特征。这个算法结合了ICEEMD（Intrinsic Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition）和小波去噪技术的优点。