CEEMDAN
Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN) ir uzlabota empīriskās modes sadalījuma (EMD) varianta, kas novērš modes sajaukšanās artefaktus, izmantojot ansambļa vidējo vērtību ar adaptīvu troksni. Torres un kolēģu (2011) ieviestā CEEMDAN sadala signālus intrinsically mode functions (IMF), kas attēlo svārstības dažādos mērogos. Metodē tiek pievienots kontrolēts troksnis vairākām realizācijām un aprēķinātas vidējās vērtības, radot stabilākus, fiziski nozīmīgākus komponentus nekā standarta EMD.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/time-series/ceemdan
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Empīriskās modes sadalījuma (EMD) metodeSignālu apstrāde↔ compare
- Empiriskā viļņu transformācijaLaikrindas↔ compare
- Variational Mode Decomposition (VMD) (Variācijas Vērtējuma Sadalījums)Signālu apstrāde↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →