代码原理
以样本熵为阈值的ICEEMDAN（Incomplete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）联合小波阈值去噪是一种信号处理方法，用于去除信号中的噪声。它结合了ICEEMDAN分解和小波阈值去噪方法。
以下是该方法的步骤：
1. ICEEMDAN分解：将原始信号通过ICEEMDAN方法进行分解，得到多个自适应噪声提取组（ANs）和一个残差组。
2. 样本熵计算：对每个AN组进行样本熵计算，以评估其复杂性和非线性特性。
3. 阈值选择：根据AN组的样本熵值，选择适当的阈值来对每个AN组进行阈值处理。可以使用基于统计特性、分布估计等方法来确定阈值。
4. 小波阈值去噪：对于每个AN组，根据所选阈值，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AN组和残差组进行重构，得到去噪信号。
该方法的优势在于ICEEMDAN的自适应噪声提取能力，以及样本熵作为阈值的使用，能够更好地处理信号的非线性和非平稳特性，并自适应地去除噪声。
需要注意的是，选择合适的ICEEMDAN参数、样本熵计算方法、阈值选择策略以及小波阈值去噪方法的参数对去噪效果具有影响。在实际应用中，可能需要进行多次实验和参数调整来获得最佳的去噪效果。评估方法可以使用信噪比、均方误差等指标对去噪结果进行评估。
代码流程图
代码效果图
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