代码原理
以样本熵为阈值的EEMD联合小波阈值去噪方法是一种结合了经验模态分解（EEMD）、样本熵和小波阈值去噪的信号处理方法，用于去除信号中的噪声。
下面是具体的步骤：
1. 经验模态分解（EEMD）：首先，将原始信号通过EEMD方法进行分解，得到一系列本征模态函数（IMFs）和一个残差分量。
2. 样本熵计算：对于每个IMF分量，计算其样本熵。样本熵是一种用于度量信号复杂度和非线性特性的指标。可以使用不同的样本熵计算方法，如SampEn。
3. 选择样本熵阈值：根据样本熵的统计特性，选择一个适当的阈值作为去除噪声的门限。可以通过分析样本熵的分布、峰值、均值等来确定阈值。
4. 小波阈值去噪：对于每个IMF分量，根据样本熵阈值，使用小波阈值去噪方法去除小于阈值的小波系数。常见的小波阈值方法包括软阈值和硬阈值。
5. 重构信号：将去噪后的IMF分量和残差分量进行重构，得到去噪信号。
需要注意的是，该方法的效果受到样本熵阈值的选择和小波阈值去噪方法的参数选择的影响。合理选择参数和阈值是关键，可能需要进行多次实验和调整才能得到最佳的去噪效果。
另外，对去噪结果进行评估也是很重要的，可以使用一些指标来评估去噪后信号的质量，如信噪比、均方误差等。
代码流程图
代码效果图
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