一、代码原理
基于CEEMD-SVD的信号去噪算法是一种结合了完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD）和奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的高效信号处理技术。这种算法主要应用于去除信号中的噪声，提高信号的质量。下面详细介绍这一算法的原理：
完备经验模态分解（CEEMD）
- 基本原理：CEEMD是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的一种改进算法，用于克服EMD模式混叠的问题。它通过向原始信号添加白噪声序列的集合，并对每一次添加噪声后的信号进行EMD分解，最后取各次分解结果的均值，从而减少模式混叠，提高分解的准确性。
- 操作步骤：
- 向原始信号添加一系列不同的白噪声序列。
- 对每一个加噪声后的信号执行EMD，得到一系列的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。
- 对相应的IMFs取平均，作为最终的分解结果。
奇异值分解（SVD）
- 基本原理：SVD是一种数学方法，可以将任意一个矩阵分解为三个特定的矩阵的乘积，即原矩阵=左奇异矩阵奇异值对角矩阵右奇异矩阵的转置。在信号处理中，通过分析奇异值的大小，可以判断信号中的主要成分和噪声成分。
- 操作步骤：