代碼原理
以樣本熵為閾值的ICEEMDAN（Incomplete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）聯(lián)合小波閾值去噪是一種信號(hào)處理方法，用于去除信號(hào)中的噪聲。它結(jié)合了ICEEMDAN分解和小波閾值去噪方法。
以下是該方法的步驟：
1. ICEEMDAN分解：將原始信號(hào)通過(guò)ICEEMDAN方法進(jìn)行分解，得到多個(gè)自適應(yīng)噪聲提取組（ANs）和一個(gè)殘差組。
2. 樣本熵計(jì)算：對(duì)每個(gè)AN組進(jìn)行樣本熵計(jì)算，以評(píng)估其復(fù)雜性和非線性特性。
3. 閾值選擇：根據(jù)AN組的樣本熵值，選擇適當(dāng)?shù)拈撝祦?lái)對(duì)每個(gè)AN組進(jìn)行閾值處理?？梢允褂没诮y(tǒng)計(jì)特性、分布估計(jì)等方法來(lái)確定閾值。
4. 小波閾值去噪：對(duì)于每個(gè)AN組，根據(jù)所選閾值，使用小波閾值去噪方法去除小于閾值的小波系數(shù)。常見(jiàn)的小波閾值方法包括軟閾值和硬閾值。
5. 重構(gòu)信號(hào)：將去噪后的AN組和殘差組進(jìn)行重構(gòu)，得到去噪信號(hào)。
該方法的優(yōu)勢(shì)在于ICEEMDAN的自適應(yīng)噪聲提取能力，以及樣本熵作為閾值的使用，能夠更好地處理信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)特性，并自適應(yīng)地去除噪聲。
需要注意的是，選擇合適的ICEEMDAN參數(shù)、樣本熵計(jì)算方法、閾值選擇策略以及小波閾值去噪方法的參數(shù)對(duì)去噪效果具有影響。在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)和參數(shù)調(diào)整來(lái)獲得最佳的去噪效果。評(píng)估方法可以使用信噪比、均方誤差等指標(biāo)對(duì)去噪結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。
代碼流程圖
代碼效果圖
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