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1 CEEMDAN信号分解算法

CEEMDAN 分解又叫自适应噪声完备集合经验模态分解，英文全称为 Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。

CEEMDAN是对CEEMD的进一步改进，它引入了一种自适应噪声辅助方法，可以更好地处理信号中的高频噪声。CEEMDAN的主要步骤如下：

1. 对原始信号进行若干次随机噪声扰动，得到多个噪声扰动数据集。
2. 对每个噪声扰动数据集进行CEEMD分解，得到多个CEEMD分解集合。
3. 对于每个CEEMD分解集合，引入自适应噪声辅助方法，通过将噪声信号添加到每个局部模态函数中，增强信号的边缘和高频部分。
4. 将每个自适应噪声辅助后的 CEEMD 分解集合的对应分量进行平均，得到最终的 CEEMDAN 分解结果。 CEEMDAN 分解具有更好的对高频噪声的适应性，能够更准确地分解信号。因此，CEEMDAN 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

要想在 MATLAB 中使用 EMD 分解首先要安装 EMD 分解的 MATLAB 工具包。

关于简短的代码视频教程均可关注B站、小红书、知乎同名账号（Lwcah）观看教程~

EMD 工具包的安装：在 MATLAB 打开 package_emd 文件夹，运行 install_emd. M 以及 index_emd. M 两个函数如下图所示即可完成工具包的安装。

MATLAB 信号分解第四期-CEEMDAN:

https://mbd.pub/o/bread/ZJWZmply

信号分解全家桶详情请参见：

https://mbd.pub/o/author-aWWWnHBsYw==/work

2 FFT傅里叶频谱变换算法

傅里叶变换是一种数学方法，用于将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的和，从而更好地理解和处理信号。傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用，包括音频处理、图像处理等。 具体来说，傅里叶变换的步骤如下：

1. 给定一个连续时间域函数f(t)，其中t为时间。
2. 对f(t)进行傅里叶变换，得到它的频率域表示F(ω)，其中ω为角频率。
3. F(ω)表示了f(t)中所有频率分量的幅度和相位信息。
4. 将F(ω)分解成一系列正弦和余弦函数的和，即： F(ω) = ∑[a(k)cos(kω) + b(k)sin(kω)] 其中，k为频率分量的序号，a(k)和b(k)分别为对应的正弦和余弦函数的系数。 傅里叶变换的优点是可以将时间域中的信号转换成频率域中的信号，从而更好地理解信号的频率分量和周期性特征，同时也方便进行一些信号处理任务，例如滤波、降噪等。缺点是傅里叶变换需要对整个信号进行处理，计算量较大，在实时处理等场景下可能会存在较大的延迟。

MATLAB | 频谱分析算法 | 傅里叶变换  开源 MATLAB 代码请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJmVlJxr

MATLAB | 9种频谱分析算法全家桶详情请参见：

https://mbd.pub/o/bread/ZJmVlJ5x

3 CEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

如下为简短的视频操作教程。

【MATLAB 】 CEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6Wm5py

【MATLAB 】信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法全家桶详情请参见：

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6Wm5xy

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