内容概要：本文介绍了一种基于RIME-CEEMDAN霜冰优化算法的新型数据处理方法。RIME是一种2023年发表于《Neurocomputing》期刊的优化算法，用于优化CEEMDAN（集合经验模态分解）的参数。整个流程包括数据加载和预处理、用户交互设定优化目标、使用RIME算法优化CEEMDAN参数、进行CEEMDAN分解获得IMF分量、多维度可视化展示分解结果及误差分析。最终，通过调整RIME算法参数，提高了CEEMDAN分解的效果，增强了数据处理的效率和准确性。 适合人群：从事信号处理、数据分析的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和数据分解感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要高效、精确处理复杂信号或时间序列数据的场合，如金融数据分析、生物医学信号处理等领域。目标是提升数据处理的质量，发现数据内部隐藏的特征和规律。 其他说明：文中详细介绍了各个步骤的具体操作，但未涉及具体的代码实现。此外，提供了丰富的可视化工具帮助理解和评估处理结果。

ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。，ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。

CEEMDAN MATLAB仿真程序源码

1首先运用 CEEMDAN 算法加入高斯白噪声，将信号分解成一系列 IMF 分量 2然后采用小波软阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF分量进行去噪处理 3最后将去噪处理的 IMF 分量和其余分量进行重构，获得去噪后的信号。 可直接跑，无需重复购买。（因为内置PinPu函数也已补全）

文件包含：MIT-BIH数据库信号用于CEEMDAN算法代码，EMD、EEMD和CEEMDAN算法源码

集成经验模成态分解ceedman

用简单是方法实现CEEMDAN算法，实现对信号的分解处理。

该算法适用于各种非线性，非平稳的信号，对于数据的分析较透彻。

EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，CEEMDAN算法通过加入自适应的噪声来进一步减小模态效应，而且具有更好的收敛性。

1、有数据集 2、有随机森林分类、决策树、KNN、朴素贝叶斯的简单对比 3、可直接运行