在使用CEEMDAN函数进行ECG信号去噪时,我们需要根据具体的应用场景选择合适的噪声幅度和迭代次数,并对去噪后的信号进行进一步的分析和处理。 除了去噪之外,SE样本熵(Sample Entropy,SE)也是一种常用的信号分析方法。SE样本熵是一种基于时间序列的统计量,用于描述信号中复杂度的变化。在ECG信号分析中,SE样本熵可以用于评估...
% INPUTs % x: signal to decompose % Nstd: noise standard deviation % NR: number of realizations % MaxIter: maximum number of sifting iterations allowed. % % OUTPUTs % modes: contain the obtained modes in a matrix with the rows being the modes % its: contain the sifting iterations needed ...
文章基于“分解-重构-集成”的思想,结合CEEMDAN分解完整性较好、ARIMA短期预报精度较高和SE重构效率较快的优势,提出了CEEMDAN-SE-ARIMA组合预报模型。 CEEMDAN方法能够有效地分解出降水的随机扰动响应、周期性响应和整体趋势响应。相较EEMD分解,能显著...
通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。 【总页数】9页(P6525-6533) 【作者】曲春刚;朱胜翔;冯正兴 【作者单位】中国民航大学航空工程...
A joint denoising method combining sample entropy ( SE) with adaptive noise (CEEMDAN) and wavelet transform (WT) was proposed. Firstly, CEEMDAN was used to decompose the fuel flow signal to obtain the intrinsic mode components, and the noise components were screened...
实验结果表明,所提CEEMDAN-SE-GWO-LSTM模型相对于单一的LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差这3个误差指标上分别降低了21.7%、44.5%和40.9%,因此该模型具有较好的预测精度与稳定性,可有效预测短期风速。 【总页数】6页(P74-78) 【作者】王胜研;王娟娟 【作者单位】大连交通大学 【正文语种】中文 ...
ICEEMDAN+SE改进的自适应经验模态分解+样本熵重构分量 包括频谱图 避免了传统经验模态分解的一些固有缺陷 效果更佳 附赠案例数据 可直接运行 直接替换excel数据即可使用 适合新手小白 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现ICEEMDAN+SE改进的自适应经验模态分解+样本熵重构分量。
结果表明:与常见的XGBoost模型,长短期记忆神经网络(LSTM模型),BiLSTM模型和其他组合模型相比,CEEMDAN-SE-BiLSTM模型在未来四个时刻(T+3,T+6,T+12,T+24)的预测性能更优.T+3时刻,CEEMDAN-SE-BiLSTM模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降1.10,0.74,6%以上,决定系数(R~...
使用教程 1 数据格式 数据方便替换。 2 基本使用 ICEEMDAN+SE改进的自适应经验模态分解+样本熵重构分量 包括频谱图 避免了传统经验模态分解的一些固有缺陷 效果更佳 附赠案例数据 可直接运行 直接替换excel数据即可使用 适合新手小白 2 网络结构 训练和测试 ...
对大豆价格序列进行自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN），得到IMF分量及误差项。筛选后剔除与原序列相关系数小的IMF分量，再用样本熵算法（SE）对分解序列进行重组。用优化的CNN-Bi LSTM预测模型对重组序列进行预测，集成后得到最终预测值。实证结果表明：在预测大豆期货价格时，改进后的CEEMDAN-SE-CNN-Bi LSTM...