互补集合经验模式分解通过叠加具有频率均匀分布统计特性的正、负成对的高斯

互补集合经验模式分解通过叠加具有频率均匀分布统计特性的正、负成对的高斯白噪声，使信号在不同尺度上具有连续性，使分解得到的 IMF 分量更能反映信号的本质。CEEMD 分解流程如下［5］：

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Complementary set empirical mode decomposition superimposes positive and negative Gaussian white noise with statistical characteristics of uniform frequency distribution to make the signal <br>continuity at different scales, so that the IMF component obtained by decomposition can better reflect the essence of the signal. The CEEMD decomposition process is as follows [5]:

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Complementary collection experience mode decomposition makes the signal different by overlaying positive and negative pairs of Gaussian white noise with statistical characteristics of uniform lying frequencies.<br>There is continuity on the scale, so that the IMF components that are broken down better reflect the nature of the signal. The CEEMD decomposition process is as follows: ...

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The complementary set empirical mode decomposition makes the signal in different<br>The scale is continuous, so that the IMF component obtained by decomposition can better reflect the nature of the signal. The ceemd decomposition process is as follows [5]:<br>

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