微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~

展示出图效果

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 信号分解第五期-ICEEMDAN:

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

信号分解全家桶详情请参见：

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

2 希尔伯特黄变换

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称HHT）是一种新型的信号分析方法，能够有效地处理非线性、非平稳信号。

对每一个IMF进行希尔伯特变换，可以得到该IMF的解析解。解析解包括一个实部和一个虚部，这两个部分对应于IMF的瞬时频率和瞬时幅值。通过对所有的IMF进行希尔伯特变换，可以得到整个信号的希尔伯特谱。这个谱可以用来分析信号的频率和幅值随时间的变化情况。

希尔伯特黄变换的优点在于其完全自适应性，不需要预设任何参数。此外，该方法能够处理非线性、非平稳信号，因此在许多领域，如地球物理学、生物医学工程等，得到了广泛的应用。

3 边际谱算法

边际谱算法是一种分析非高斯、非线性信号的方法，它基于EMD（经验模式分解）和希尔伯特黄变换（Huang-Hilbert Transform）。

首先，通过EMD将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），然后对每个IMF进行希尔伯特变换，得到瞬时频率和瞬时幅值。这些瞬时频率和瞬时幅值构成了信号的希尔伯特谱。

接着，对希尔伯特谱进行边际谱分析。具体来说，将希尔伯特谱的频率和幅值视为二维空间中的一个点，对所有点按照频率进行排序，然后对每个频率点的幅值求和，就得到了边际谱。

通过边际谱，我们可以得到信号在不同频率下的能量分布情况，从而对信号进行分析。这种方法特别适合于处理非高斯、非线性信号。

4 代码获取

如下为简短的视频操作教程。

算法代码获取：

https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm55p

https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm59r

关于代码有任何疑问，可以一起探讨科研，写作，代码等诸多学术问题，我们一起进步~

1、感谢关注 Lwcah 的个人公众号，有关资源获取，请公众号后台发送推文末的关键词，自助获取。

2、若要添加个人微信号，请后台发送关键词：微信号。

3、若要进微信群：Lwcah 科研技巧群 3。请添加个人微信号后进群（大家沉浸式科研，广告勿扰），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。

记得关注公众号，并设为星标哦~谢谢啦~