探索信号处理新领域：CEEMDAN——类EMD的信号分解神器（第三篇）

继EMD（经验模态分解）之后，我们深入解读一种强大的改进版本——CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）。它是在EMD的基础上进行的革新，特别之处在于引入高斯噪声并采用多次平均策略，使得噪声处理更为精确。为了更好地理解，我们建议先熟悉EMD的基本流程，然后对比CEEMDAN的独特之处。

CEEMDAN的独特流程在于，相较于EMD直接在添加白噪声后分解，它采用迭代的方式逐次求取IMF（Intrinsic Mode Function，内在模态函数）的均值。这样的改进带来了显著的优势：一是完备性提升，分解结果更为全面；二是计算效率显著提高，在处理复杂信号时更加高效。

在实践层面，我们提供了一键可用的封装函数——pCEEMDAN，它接受输入信号、采样频率、噪声参数和迭代次数，输出分解后的IMF分量，让信号处理变得简单易行。让我们通过实例来演示，如何使用这个函数分解一个由正弦波与间断高频脉冲合成的信号，生成直观的时域分解图和频谱图。

想要进一步探索，你可以通过访问我们的公众号“看海的城堡”，那里不仅有pCEEMDANandFFT封装函数的下载，还有EMD、EEMD、CEEMD和Hilbert分析方法的详尽教程。我们的系列文章旨在全面解析信号分解的各种方法，后续章节将深入探讨VMD（变分模式分解）和小波分析等技术。如果你有任何疑问或需要更多内容，欢迎在评论区留言，我们会及时为你解答和提供支持。

在信号处理的海洋中，CEEMDAN就像一盏明灯，引领你探索更深层次的信号世界。让我们一起揭开这个强大工具的神秘面纱，提升你的数据处理能力吧！

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去趋势和绘制形式同样可灵活调整。函数pSpecAnalysis 的完整功能和测试代码可于公众号khscience获取。希望本函数能为您的频谱分析工作带来便利，编程不易，欢迎您的支持。未来，将逐步封装更多常用方法，作为专栏的延伸。接下来，我们将深入了解类EMD分解方法，并转向时间序列分析和深度学习的探讨，敬请期待。

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