时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

效果一览

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算,时序分解,CEEMDAN+PE,CEEMDAN,PE,自适应噪声完备集合经验模态分解,排列熵计算

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算,时序分解,CEEMDAN+PE,CEEMDAN,PE,自适应噪声完备集合经验模态分解,排列熵计算

基本介绍

CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算 运行环境matlab2018及以上(完整源码和数据)
1.CEEMDAN是改进的EMD,借用了EEMD方法中加入高斯噪声和通过多次叠加并平均以抵消噪声,效果更好,可用做信号分解、时间序列分解集成预测、故障诊断等等。
2.排列熵(Permutation Entropy, PE)是一种检测时间序列随机性和动力学突变行为的方法,具有计算简单、快速,抗噪能力强,适合在线监测等优点.
3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式资源处下载Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算。
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
clc;clear all;close all
%% 数据导入
data__ = xlsread('原始数据.xlsx');
data = data__(:,2);     %数据的第2%% 参数设置
Nstd=0.2; %信噪比,一般0-1
NR=100;   %添加噪音次数,一般50-100
Maxlter=10; %内部最大包络次数设定,即分量个数
ceemdan_imf=ceemdan(data,0.2,100,10); 

%%  图形绘制
plotimf(ceemdan_imf,size(ceemdan_imf,1),'r',' CEEMDAN分解结果'); %画图

%% 计算排列熵
figure('Name','各分量排列熵结果图','Color',[1 1 1]);
m=size(ceemdan_imf);
z=1:m;
plot(z,feature,'r.-')

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-801570.html

到了这里,关于时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包