引言

前期已经分享了VMD的参数优化，本期推出完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN，名字略长)的参数优化方法。CEEMDAN于2011年发表，至今已有1700多次引用，虽不如VMD火热，但效果不比VMD差。

CEEMDAN在一定程度上解决了EMD、EEMD的模态混叠问题，然而，CEEMDAN的性能受到其参数的影响，尤其是噪声的幅值权重Nstd和噪声添加次数NR。手动调参是繁琐的、不经济的。研究者们通过设置合理的优化目标函数，利用群智能优化算法对其参数进行自适应的选择。

本期介绍4种用以CEEMDAN参数优化的适应度函数：

包络熵最小，Envelope entropy信息熵最小，Information entropy排列熵最小，Permutation entropy样本熵最小，Sample entropy

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【全力以送】CEEMDAN的参数优化：4种适应度函数（matlab代码）

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