CEEMD画图工具（公开版）
最后更新于：2023-08-12 10:59:36
一、代码运行环境：
在使用该代码前，请务必安装时频域分析工具箱。（然后再在文末下载“CEEMD画图”相关代码并使用）
下载文件并解压，按照步骤操作即可完成工具箱安装。
已测试MATLAB2016/2018/2019/2020，其他MATLAB版本理论上也可以使用。
二、文件说明
1.demoCEEMD.m
用于测试CEEMD功能的脚本文件，可以直接运行其中调用了pCEEMD和pCEEMDandFFT。
2.pCEEMD.p
封装好的CEEMD画图程序，p文件。
函数参数说明：
function imf = pCEEMD(data,FsOrT,Nstd,NE)
% 画信号CEEMD分解图
% 输入：
% y为待分解信号
% FsOrT为采样频率或采样时间向量，如果为采样频率，该变量输入单个值；如果为时间向量，该变量为与y相同长度的一维向量。如果未知采样频率，可设置为1
% Nstd为附加噪声标准差与Y标准差之比
% NE为对信号的平均次数
% 输出：
% imf为经ceemd分解后的各imf分量值
% 例1：（FsOrT为采样频率）
% fs = 100;
% t = 1/fs:1/fs:1;
% data = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pCEEMD(data,fs,0.2,100);
% 例2：（FsOrT为时间向量，需要注意此时FsOrT的长度要与y相同）
% t = 0:0.01:1;
% data = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pCEEMD(data,t,0.2,100);画图效果如下（参考）：
3.pCEEMDandFFT.p
封装好的画图程序，可以绘制出信号CEEMD分解与各IMF分量频谱对照图，p文件。
函数参数说明：
function imf = pCEEMDandFFT(y,FsOrT,Nstd,NE)
% 画信号CEEMD分解与各IMF分量频谱对照图
% 输入：
% y为待分解信号
% FsOrT为采样频率或采样时间向量，如果为采样频率，该变量输入单个值；如果为时间向量，该变量为与y相同长度的一维向量
% Nstd为附加噪声标准差与Y标准差之比
% NE为对信号的平均次数
% 输出：
% imf为经ceemd分解后的各imf分量值
% 例1：（FsOrT为采样频率）
% fs = 100;
% t = 1/fs:1/fs:1;
% y = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pCEEMDandFFT(y,fs,0.2,100);
% 例2：（FsOrT为时间向量，需要注意此时FsOrT的长度要与y相同）
% t = 0:0.01:1;
% y = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pCEEMDandFFT(y,t,0.2,100);
% 注意：在使用该代码之前，请务必安装工具箱：http://hk.khscience.cn/docs/index.php/2020/04/09/1/画图效果如下（参考）：
4.kCEEMD.p
调整后的CEEMD函数，整合了ceemd函数，并针对工具箱进行了统一性的调整。
调整包括：
1.将imf分量由纵向改为横向，使之与时频域分析工具箱中其他模态分解工具的格式保持一致。方便与后续方法的衔接
2.原始ceemd函数中第一个分量为原始信号，删之
函数参数说明：
function imf = kCEEMD(data,Nstd,NE)
% 调整后的CEEMD函数，整合了ceemd函数，并针对工具箱进行了统一性的调整。
% 调整包括：1.将imf分量由纵向改为横向，使之与时频域分析工具箱（http://hk.khscience.cn/docs/index.php/2020/04/09/1/）中其他模态分解工具的格式保持一致。方便与后续方法的衔接
% 2.原始ceemd函数中第一个分量为原始信号，删之
% 输入：
% data：待分解的数据
% Nstd：附加噪声标准差与Y标准差之比
% NE：对信号的平均次数（添加的白噪声对儿数）
% 输出：
% imf：内涵模态分量，统一为n*m格式，其中n为模态数，m为数据点数。例如 imf(1,:)即IMF1，imf(emd,:)即为残差
% 注意：在使用该代码之前，请务必安装工具箱：http://hk.khscience.cn/docs/index.php/2020/04/09/1/5.pFFT.p
封装好的fft计算程序，在pCEMDandFFT中调用，一般不需要修改。
三、使用教程
该教学视频是针对“类EMD”画图工具代码（完整版）的使用教程。
视频中是以CEEMD代码为案例讲解的。
其他的“类EMD方法”都可以参考该教程。
视频中4:00开始演示的如何使用自己的数据导入并调用。
四、 关于完整版与公开版代码
公开版代码的函数文件为p文件，可以被调用，但无法查看代码。完整版代码中全部为m文件，m文件可以查看源码并自由修改。
如果需要封装好的画图函数（pCEEMD.m、pCEEMDandFFT.m、kCEEMD.m和pFFT.m）的源码，可在下述连接（完整版）获取。
编程不易，感谢支持~
五、获取公开版程序（需使用电脑浏览器打开）
CEEMD公开版代码V2.1.20
六、获取完整版程序（使用电脑浏览器或者手机浏览器打开）
获取通道一（淘宝）：点击此处获取完整版程序
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七、完整版代码重要更新
20210131 代码初始版本
八、常见问题
1.参数NE、Nstd该怎么设置？
NE: 噪声系数的数量。这是一个整数，代表生成噪声实例的次数。增加NE可以改善结果的一致性，但会增加计算时间。一般来说，NE的设置可以在50到100之间，具体可以根据你的数据和计算能力进行调整。
Nstd: 噪声标准差。这是一个浮点数，它定义了添加到信号中的噪声的标准偏差。通常，Nstd的值设置在0.1到0.2之间，它会影响到信号分解的精度。设置过高可能会引入太多噪声，过低则可能对噪声的效果不够。
2.可以设置分解得到的imf的数量吗？
在网站现有的“类EMD”分解方法中，只有VMD分解是可以指定imf数的，其他的分解方法的分解数量均是自适应的，无法指定。（有些库或工具可能会提供这样的选项，但往往是通过当生成的IMF数等于指定数量时，分解强行停止，不是真正意义上的指定数量。）