CEEMDAN算法及其可视化python（完整代码和csv文件）

 

          到这里大家对模态分解也了解到了一点，本人在这方面简单总结了一下CEEMDAN的由来和python的复现，由于相关代码已经有了现成的包，直接调用就可以，但对于python能力较弱的同学，可以直接参考我的这篇代码复现，仅供参考，数据不提供全部。

1：EMD（经验模态分解）

        经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。正是由于这样的特点，EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解， 因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势