Process / pipelineEnsemble decomposition
CEEMDAN
適応ノイズを伴う完全アンサンブル経験的モード分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise、CEEMDAN）は、経験的モード分解（EMD）の改良版であり、適応ノイズを用いたアンサンブル平均によってモード混合アーティファクトに対処します。Torresらが2011年に発表したCEEMDANは、信号を異なるスケールでの振動を表す固有モード関数（IMFs）に分解します。この手法は、複数の実現に制御されたノイズを加え、その結果を平均することで、標準EMDよりも安定した、物理的に意味のある成分を生成します。
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出典
- Torres, M. E., Colominas, M. A., Schlotthauer, G., & Flandrin, P. (2011). A complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise. In 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 4144–4147). DOI: 10.1109/ICASSP.2011.5947265 ↗
- Colominas, M. A., Schlotthauer, G., & Torres, M. E. (2014). Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise. IEEE Transactions on Signal Processing, 63(6), 1408–1413. link ↗
- Huang, N. E., et al. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London A, 454(1971), 903–995. DOI: 10.1098/rspa.1998.0193 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/time-series/ceemdan
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