English
资源说明：CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）算法是EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）的进一步改进版本，而EEMD本身又是经典的EMD（Empirical Mode Decomposition）的扩展。EMD是一种非线性和非平稳时间序列分析方法，由Huang等人在1998年提出，它能将复杂信号分解为一系列内在模态函数（IMF，Intrinsic Mode Function），这些IMF反映了信号不同时间尺度上的行为。
EMD的基本原理是通过迭代的方法，利用信号自身的局部极值点和平均值构造出希尔伯特黄变换（Hilbert Huang Transform，HHT）中的IMF。然而，EMD在处理某些问题时可能出现模态混叠和伪模态的问题，即不同频率成分可能无法准确分离，这就是所谓的模态效应。EEMD通过引入随机噪声到原始信号中，形成一组包含噪声的副本，然后对每一份副本进行EMD分解，最后取所有结果的平均值作为最终的IMF，以减少模态混叠的影响。
CEEMDAN算法在此基础上更进了一步，它采用了自适应的噪声注入方式，根据每一层IMF的特征来调整噪声的幅度，这样可以更精确地分离出不同时间尺度的模式，同时提高了算法的稳定性和收敛性。CEEMDAN的优势在于其能够更好地处理数据中的非线性、非平稳特性，尤其是在处理实际物理系统中的复杂信号时，比如地球科学、生物医学信号、金融市场数据等。
在实际应用中，CEEMDAN的步骤大致包括：
1. 初始化：对原始信号添加自适应噪声。
2. 迭代分解：对含有噪声的信号进行EMD分解，得到一系列IMF和残余。
3. 验证：检查IMF是否满足定义条件，如果不满足则返回第2步，继续迭代；否则，保留当前的IMF。
4. 平均：对所有满足条件的IMF进行平均，得到最终的IMF。
5. 重复以上步骤，直至所有IMF都被提取出来，剩余的残余通常被认为是趋势项。
6. 结果整合：将所有IMF和残余组合起来，形成与原始信号类似的信号，但已分解为不同的时间尺度模式。
CEEMDAN算法的适用场景广泛，例如在地震学中分析地震波的多尺度特征，在气候研究中解析气候系统的复杂动态，在医学领域中识别心电信号的异常模式，甚至在金融分析中探究股票市场的非平稳行为。通过CEEMDAN，研究人员可以深入理解信号背后隐藏的物理过程和动态特性，从而做出更准确的预测和决策。
文件“f73aa8baa5164f8e83cb8d2dfd601d99”可能是关于CEEMDAN算法的详细实现、应用案例或者相关研究的文档。为了深入了解该算法，你可以查阅这个文件，获取更多有关CEEMDAN的实践经验和技术细节。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
