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。

近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵|、功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、包络熵

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。

基于 EMD-SpEn（样本熵）联合小波阈值去噪方法是一种用于信号降噪的信号处理方法，它结合了经验模态分解 (EMD)、样本熵 (SpEn) 和小波阈值处理技术。首先，使用 EMD 将原始信号分解为一组称为经验模态函数 (IMFs) 的信号成分，每个 IMF 对应于一个不同的频率段。然后，计算每个 IMF 的样本熵值。样本熵值是用于衡量信号复杂度的指标，当信号复杂度较高时，样本熵值也会相应地增加。然后，根据每个 IMF 的样本熵值和阈值设定，选择需要去噪的 IMFs。

基于VMD分解的信号去噪算法（基础版）

【MATLAB】基于SVMD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）

然后，计算了序列x的上四分位数和下四分位数，并根据这两个值计算了异常点的阈值。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。接着，计算每个样本点到其所属聚类中心的距离，并选择离散点阈值为0.8。将所有样本的距离误差与阈值进行比较，超过阈值的点被标记为离散点，并在图上用红色星号表示。横轴为时序号，纵轴为幅值，蓝色实线表示原始序列，红色星号表示异常值。横轴为时序号，纵轴为幅值，蓝色实线表示原始序列，红色点表示异常值。

本文针对地震数据中存在的强噪声问题，提出了一种基于CEEMD和小波阈值法相结合的去噪方法。通过复现论文中的代码并进行改进，本文IMF的阈值判断改为样本熵，从而更好地适应信号的多样性和复杂性。在使用模拟信号进行验证后，本文所提出的去噪方法相较于传统的小波阈值法具有更好的去噪效果和更高的信噪比。对于地震数据的处理有着重要的实际应用价值。

此方法利用了CEEMDAN的信号分解能力，多尺度排列熵的信号特征提取能力以及小波阈值处理的噪声抑制能力。可以根据排列熵的大小设置合适的阈值，保留排列熵较低的IMFs，而将排列熵较高的IMFs置零或减弱。通过降噪后的信号，可以获得更清晰的信号特征，提高信号处理的准确性和可靠性。2. 对每个IMF的包络曲线进行多尺度排列熵分析，计算不同尺度下排列熵的值，获取信号在不同时间尺度上的信息量。5. 对小波变换后的系数进行阈值处理，通过设置适当的阈值来滤除噪声成分，保留主要的信号特征。

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。

基于小波分解（Wavelet Decomposition）去除趋势项是另一种常用的信号分解方法，可以将信号分解成不同频率成分的小波系数，从而实现对趋势项的去除。

最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，可以通过拟合一个线性或非线性的函数曲线来去除趋势项。针对去除趋势项的情况，可以按照以下步骤进行操作：

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。

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）联合小波去噪算法是一种在信号处理中常用的方法，用于去除噪声并提取出信号的有效特征。它通过将原始信号分解成多个本征模态函数（EMD）分量，并利用小波去噪技术对每个分量进行去噪处理。

基于CEEMD（复合经验模态分解）联合小波去噪算法是一种用于信号处理领域的方法。它结合了CEEMD和小波去噪的优点，能够有效去除信号中的噪声成分，并保留信号的主要特征。

基于EEMD（经验模态分解的改进版）联合小波阈值去噪算法是一种常用于信号处理领域的方法。它结合了EEMD和小波阈值去噪的优点，可以有效去除信号中的噪声成分，并保留信号的主要特征。

EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种将非线性和非平稳信号分解为若干本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）的方法。小波阈值去噪是利用小波变换的多分辨率分析特性，将信号分解为不同尺度的频带，并对每个频带进行阈值处理来去除噪音。

VMD（Variational Mode Decomposition）相对于EMD（Empirical Mode Decomposition）在抗模态混叠方面具有一定的优势。模态混叠是指在EMD中，不同模态函数之间的频谱相互重叠，导致模态函数无法清晰分离的问题。

本代码使用差分法求信号的包络图。在代码中，首先使用差分和符号函数找到信号中的极大值和极小值，并获取它们对应的索引。然后，使用线性插值方法对极大值和极小值进行插值，以得到离散的上包络线和下包络线。

基于随机森林（Random Forest）算法的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，广泛应用于回归问题中。随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树的预测结果来进行回归预测。以下是基于随机森林算法的数据回归预测的一般步骤：1. 数据准备：首先，需要对原始数据进行预处理和标准化，确保数据具有一定的可比性和统一的尺度。2. 构建随机森林：随机森林由多颗决策树组成，每颗决策树都是通过对数据集进行随机采样和特征子集选择构建的。

基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）优化BP神经网络（PSO-BP）的数据回归预测是一种经典的组合优化方法，用于提高BP神经网络的性能和收敛速度。

基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）的数据回归预测是一种适用于时间序列数据的机器学习方法，特别擅长处理长期依赖性和序列建模问题。

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的数据回归预测是一种强大的机器学习方法，特别适用于处理图像和时序数据等具有局部相关性的数据。

基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，简称RBF神经网络）的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，用于解决回归问题。RBF神经网络通过利用径向基函数来处理输入数据和进行非线性映射，从而实现回归预测。

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测是一种常用的组合方法，将遗传算法与BP神经网络相结合，以提高回归预测的性能和收敛速度。

基于支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题中的目标是预测连续的数值型输出。以下是基于SVM进行数据回归预测的一般步骤：1. 数据准备：首先，需要对原始数据进行预处理和标准化，确保数据具有一定的可比性和统一的尺度。2. 特征选择：选择合适的特征子集，可以使用领域知识或特征选择算法（如相关性分析、方差分析等）来确定对回归问题有影响力的特征。

基于支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）的数据回归预测是一种常用的机器学习方法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题中的目标是预测连续的数值型输出。