论文简介：

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​ 基于CEEMDAN、多尺度排列熵和小波阈值的信号降噪方法结合了多种技术手段，可有效降低信号中的噪声。以下是该方法的步骤：

1. 使用CEEMDAN将原始信号分解为一系列本征模态函数（IMFs）和残差项。

2. 对每个IMF的包络曲线进行多尺度排列熵分析，计算不同尺度下排列熵的值，获取信号在不同时间尺度上的信息量。

3. 根据多尺度排列熵的结果，对IMFs进行阈值处理。可以根据排列熵的大小设置合适的阈值，保留排列熵较低的IMFs，而将排列熵较高的IMFs置零或减弱。

4. 对处理后的IMFs进行小波变换，将信号转换到小波域。

5. 对小波变换后的系数进行阈值处理，通过设置适当的阈值来滤除噪声成分，保留主要的信号特征。

6. 对处理后的小波系数进行反变换，得到降噪后的信号。

此方法利用了CEEMDAN的信号分解能力，多尺度排列熵的信号特征提取能力以及小波阈值处理的噪声抑制能力。通过联合使用这些方法，可以更准确地估计信号的特征，去除噪声，实现有效的信号降噪。

该方法适用于各种信号处理应用，如语音信号处理、图像处理、振动信号分析等。通过降噪后的信号，可以获得更清晰的信号特征，提高信号处理的准确性和可靠性。

去噪流程图：

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​ 代码效果图：

原始信号图

​信号分解图

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去噪前后对比图

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