本文主要是介绍基于EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
代码原理
基于 EMD-SpEn（样本熵）联合小波阈值去噪方法是一种用于信号降噪的信号处理方法，它结合了经验模态分解 (EMD)、样本熵 (SpEn) 和小波阈值处理技术。
首先，使用 EMD 将原始信号分解为一组称为经验模态函数 (IMFs) 的信号成分，每个 IMF 对应于一个不同的频率段。然后，计算每个 IMF 的样本熵值。样本熵值是用于衡量信号复杂度的指标，当信号复杂度较高时，样本熵值也会相应地增加。
然后，根据每个 IMF 的样本熵值和阈值设定，选择需要去噪的 IMFs。一般来说，样本熵值较大的 IMFs 往往包含更多的噪声成分，因此会更容易被选中进行去噪。
最后，对筛选后的 IMFs 进行小波阈值处理以去除其中的噪声。小波阈值处理是一种广泛使用的小波去噪方法，它将信号转换到小波域中，然后根据阈值设置将小于一定阈值的小波系数设为0 ，从而达到去噪的效果。这样可以抑制噪声成分，保留信号的重要信息。
基于 EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪方法具有很高的准确性和稳定性，可以很好的去除低频噪声和高频噪声，同时保留信号细节信息，因此在信号处理中得到广泛的应用，如语音处理、图像处理等领域。
代码流程图
代码效果图
代码链接：基于EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪
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