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【技术文档】算法研究:CEEMDAN_ceemdan原理

ceemdan原理

记录一下论文写作和算法研究过程中,和同行讨论产生的一些有意义的总结—CEEMDAN 和 EEMD 和CEEMD

问:一个信号加入白噪声 有什么影响呀
答:优点:白噪声是多组互相独立的序列,混到原始数据里面去,就可以帮助分解算法将原始数据里面难以分开的模态(如两个模态频率特新很相近,即模态混叠问题)利用白噪声这种特新,放大他们的不相关程度,从而得以提取出原来不可分的两个模态。这是我研究后的理解,文章中可以不用说这么细
缺点:如果白噪声序列都是正序列(一般是0-1的“随机”数),那么加入白噪声后,得到的所有模态相加起来得不到原始序列,会多出来加入的白噪声(分解得到的模态越多,混入的白噪声越多),从而增大了重构误差。所以提出了改进算法如CEEMD和CEEMDAN,原理就是白噪声序列有正有负,在分解过程中可以相互抵消,减小重构误差。

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