【MATLAB】全网唯一的11种信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法全家桶

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1 【MATLAB】EMD 信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

EMD 是一种信号分解方法，它将一个信号分解成有限个本质模态函数 (EMD) 的和，每个 EMD 都是具有局部特征的振动模式。EMD 分解的主要步骤如下：

将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。
对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的包络线。然后将原信号减去该包络线，得到一条局部振荡的残差信号。
对于该残差信号，重复步骤1和2，直到无法再分解出新的局部振荡模式为止。
将所有的局部振荡模式相加，得到原始信号的EMD分解。 EMD分解的优点是能够很好地处理非线性和非平稳信号，并且不需要预先设定基函数。因此，EMD分解在信号处理、图像处理和模式识别等领域得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵算法是一种用于衡量序列复杂度的方法。它基于模糊数学理论，计算一个随机变量的模糊熵。模糊熵的定义是：设X为一个取值范围为[0,1]的随机变量，它的概率密度函数为f(x)，则模糊熵H(X)定义为：H(X) = -∫_0^1〖f(x)lnf(x)dx 〗其中ln为自然对数。模糊熵算法与近似熵和样本熵类似，模糊熵也用于衡量新模式产生的概率大小。较大的模糊熵表示新模式产生的概率越大，即序列复杂度越大。在实际应用中，为了计算一个随机变量的模糊熵，需要先确定它的概率密度函数f(x)。当变量的概率密度函数已知时，可以通过上述公式来计算模糊熵。如果一个随机变量只有有限个取值，则可以使用频率分布来估计概率密度函数。

近似熵算法是一种用于衡量序列复杂度的方法。它基于样本数据集中的近似概率分布，计算出近似熵。近似熵的定义是：设X为一个取值范围为[0,1]的随机变量，它的样本集合为{x1,x2,...,xn}，则近似熵ApEn(X)定义为：ApEn(X) = -sum_{i=1}^{m}(p(i|m)log_2 p(i|m))。其中，m是样本集合中的子序列数目，p(i|m)是长度为m的子序列中第i个序列出现的概率。近似熵算法适用于样本数据集较小的情况，因为它只需要样本集合中的子序列数目和每个子序列的近似概率分布来计算近似熵。在计算过程中，可以根据需要调整子序列的长度m和样本集合的大小n，以获得更准确的结果。

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

2【MATLAB】EEMD信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

EEMD是对EMD的改进，可以克服EMD的一些缺点。EEMD的主要思想是通过对原始数据集进行多次噪声扰动，获得多个EMD分解的集合，然后将这些EMD集合求平均，得到最终的EEMD分解结果。EEMD的主要步骤如下：

对原始信号进行若干次随机噪声扰动，得到多个噪声扰动数据集。
对每个噪声扰动数据集进行EMD分解，得到多个EMD分解集合。
将每个 EMD 分解集合的对应分量进行平均，得到最终的 EEMD 分解结果。 EEMD 分解的优点是能够克服 EMD 的局限性，如基函数的选择和模态重叠等问题。同时，EEMD 还可以提供更好的信噪比和更高的分解精度。因此，EEMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

原始数据分解各分量的箱型图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

3【MATLAB】CEEMD信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

CEEMD是对EEMD的改进，它在EEMD的基础上引入了一个自适应的扩展方法，可以更好地解决EMD/EEMD中存在的模态混叠问题。CEEMD的主要步骤如下：

对原始信号进行若干次随机噪声扰动，得到多个噪声扰动数据集。
对每个噪声扰动数据集进行EMD分解，得到多个EMD分解集合。
对于每个EMD分解集合，通过一个自适应的扩展方法，将每个局部模态函数分配到它所属的固有模态函数上，消除模态混叠的影响。
将每个扩展后的 EMD 分解集合的对应分量进行平均，得到最终的 CEEMD 分解结果。 CEEMD 分解具有良好的局部性和自适应性，能够更准确地分解信号，同时避免了 EEMD 中的模态混叠问题。因此，CEEMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

4【MATLAB】CEEMDAN信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

CEEMDAN是对CEEMD的进一步改进，它引入了一种自适应噪声辅助方法，可以更好地处理信号中的高频噪声。CEEMDAN的主要步骤如下：

对原始信号进行若干次随机噪声扰动，得到多个噪声扰动数据集。
对每个噪声扰动数据集进行CEEMD分解，得到多个CEEMD分解集合。
对于每个CEEMD分解集合，引入自适应噪声辅助方法，通过将噪声信号添加到每个局部模态函数中，增强信号的边缘和高频部分。
将每个自适应噪声辅助后的 CEEMD 分解集合的对应分量进行平均，得到最终的 CEEMDAN 分解结果。 CEEMDAN 分解具有更好的对高频噪声的适应性，能够更准确地分解信号。因此，CEEMDAN 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

原始数据分解各分量的箱型图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

5【MATLAB】ICEEMDAN信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

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。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

6【MATLAB】小波分解信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

小波分解算法是一种数学方法，用于将信号分解为不同频率的小波成分。这种算法基于小波函数，可以用于信号处理、图像压缩和数据压缩等领域。小波分解算法的基本思想是将一个信号分解成多个小波子带，每个小波子带代表了一个不同频率的小波成分。这些小波子带可以分别进行处理，例如滤波、降采样等操作，然后再进行重构，得到原始信号。小波分解算法的优点是可以提供更好的时频分辨率，对于瞬态信号和非平稳信号的处理效果更好。同时，小波分解算法也可以用于图像压缩和数据压缩，因为小波分解后的子带可以选择性地保留或舍弃，从而实现数据压缩。总之，小波分解算法是一种强大的信号处理技术，被广泛应用于信号处理、图像压缩和数据压缩等领域。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

7【MATLAB】VMD信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

VMD是一种新型的信号分解方法，它是通过使用变分推断方法将信号分解为一组局部振动模式，每个模式包含多个频率组件。VMD的主要步骤如下：

将原始信号进行多次低通滤波，得到多个频带信号。
对每个频带信号进行变分推断，得到该频带信号的局部振动模式。
将所有频带信号对应的局部振动模式相加，得到原始信号的 VMD 分解。 VMD 分解具有以下优点：能够自动提取信号的局部特征，避免了传统分解方法中需要手动选择基函数的问题；能够处理非线性和非平稳信号，并且不会产生模态重叠的问题。因此，VMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

8【MATLAB】EWT信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

EWT (Empirical Wavelet Transform) 分解算法是一种用于信号分解的方法，它可以将信号分解成多个局部频率的小波成分，从而实现对信号的高效处理和分析。EWT 分解算法基于小波分析和自适应滤波器，可以适应不同类型的信号，并且能够处理非平稳信号和非线性信号。 EWT 分解算法的基本思想是，首先将信号分解成多个局部频率的小波成分，然后通过自适应滤波器对每个小波成分进行去噪和平滑处理，最后将处理后的小波成分合并起来得到原始信号的分解结果。 EWT 分解算法具有以下优点：

适应性强：EWT 分解算法可以适应不同类型的信号，并且能够处理非平稳信号和非线性信号。
分解精度高：EWT 分解算法可以将信号分解成多个局部频率的小波成分，从而提高了分解的精度。
计算效率高：EWT 分解算法的计算量较小，可以快速地进行信号分解。总之，EWT 分解算法是一种高效、精确、适应性强的信号分解算法，被广泛应用于信号处理、图像处理、语音处理等领域。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

9【MATLAB】MLPTDenoise信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

MLPTDenoise（Multi-Level and Multi-Scale Principal Trend Denoising）是一种多级、多尺度主导趋势去噪方法。它是通过将信号分解为多个层次和尺度的主导趋势，进而去除噪声和冗余信息。MLPTDenoise的主要步骤如下：

对原始信号进行小波变换，得到多个尺度的小波系数。
对每个小波系数进行主导趋势分解，得到该尺度上的主导趋势和细节信号。
将每个尺度的主导趋势相加，得到该层次的主导趋势。
将该层次的主导趋势作为信号的一部分，将细节信号作为噪声，对噪声进行滤波去除。
将去除噪声后的信号进行重构，得到该层次的去噪信号。
重复步骤 2~5，直到所有层次的信号都被分解和去噪，得到原始信号的 MLPTDenoise 分解。 MLPTDenoise 分解具有对噪声和冗余信息的较好抑制效果，同时能够保留信号的主导趋势信息，避免了传统方法中的信号失真问题。因此，MLPTDenoise 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

10【MATLAB】MODWT信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

MODWT（Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform）是一种最大重叠离散小波变换方法，它是通过多级小波分解，将信号分解为不同尺度和频率的小波系数。MODWT的主要步骤如下：

对原始信号进行多级小波分解，得到多个尺度和频率的小波系数。
对每个尺度的小波系数进行重构，得到重构系数。
对每个尺度的重构系数进行小波变换，得到该尺度的小波系数。
将所有尺度的小波系数相加，得到原始信号的 MODWT 分解。 MODWT 分解具有对信号的多尺度分析能力，能够提供不同尺度和频率的信号信息。同时，MODWT 还能够避免传统小波变换中的信号失真问题，具有比较好的重构能力。因此，MODWT 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

原始数据分解各分量示意图

模糊熵+近似熵的信号分解分量对比

11【MATLAB】辛几何模态分解信号分解+模糊熵（近似熵）联合算法

辛几何模态分解（Symplectic Modal Analysis，SMA）是一种用于辛结构系统（如机械系统、光学系统等）振动分析的方法。它基于辛几何理论和模态分析方法，能够在保持系统辛结构的前提下，分解系统振动模态，并得到相应的振动频率和阻尼比。具体来说，辛几何模态分解首先将辛结构系统的运动方程转化为哈密尔顿形式，并通过辛几何积分方法求解系统的运动轨迹。然后，通过对系统轨迹进行奇异值分解（SVD），可以得到系统的振动模态及其阻尼比和振动频率。相比于传统的有限元方法，辛几何模态分解能够更准确地描述系统的振动行为，并且可以避免传统方法中出现的不物理的振动模态。辛几何模态分解在机械系统、光学系统、天体力学等领域有着广泛的应用，例如用于光学望远镜的振动分析、用于机械系统的结构优化等。

原始数据分解各分量示意图