1.MATLAB：基于EMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于EMD（经验模态分解）联合小波阈值去噪算法是一种常用于信号处理和图像处理领域的算法。它主要依赖于经验模态分解和小波阈值去噪两个步骤。
经验模态分解（EMD）是一种将信号分解成多个固有模态函数（IMF）的方法。IMF是局部振动模式，通过不断迭代和提取局部信号特征将信号分解为一组IMF，这些IMF满足各自的频率分布特性。
在联合小波阈值去噪的算法中，首先使用EMD对信号进行分解，得到一组IMF。然后，对每个IMF应用小波阈值去噪算法，该算法可以通过设定阈值来去除IMF中的噪声成分。具体的阈值处理方法可以是硬阈值或软阈值。
最后，将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。重构时，可以对去噪后的IMF进行加权重建，以实现对信号的有效去噪。基于EMD联合小波阈值去噪算法可以有效地去除信号中的噪声成分，并保留信号的重要特征。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用，可以改善信号质量和增强图像细节。
2.MATLAB：基于EEMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于EEMD（经验模态分解）联合小波阈值去噪算法是一种改进版的去噪方法，它结合了经验模态分解和小波阈值去噪两个步骤。
经验模态分解（EMD）是一种将信号拆解为一组局部振动模式（IMF）的方法。然而，EMD在处理含噪信号时可能出现模态混叠和伪分量的问题，这可能导致去噪效果不佳。为了克服这些问题，引入了改进的经验模态分解（EEMD）方法。
EEMD通过为信号添加随机噪声来进行多次迭代分解，每次分解产生不同的IMF结果。这样可以得到多组IMF，并通过对这些IMF的平均来减弱噪声和伪分量的影响。
在基于EEMD联合小波阈值去噪算法中，首先使用EEMD对信号进行分解，得到一组IMF。然后，对每个IMF应用小波阈值去噪算法，通过设定阈值来去除IMF中的噪声成分。同样，阈值处理方法可以是硬阈值或软阈值。
最后，将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的IMF，可以获得最终的去噪信号。基于EEMD联合小波阈值去噪算法通过引入EEMD来改进经验模态分解的效果，能够更好地处理含噪信号，并提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。
3.MATLAB：基于CEEMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于CEEMD（经验模态分解聚类）联合小波阈值去噪算法是一种进一步改进的方法，它结合了经验模态分解聚类和小波阈值去噪两个步骤。
经验模态分解（EMD）是一种将信号拆解为一组局部振动模式（IMF）的方法。然而，EMD在处理含噪信号时可能出现模态混叠和伪分量的问题。为了解决这些问题，引入了聚类经验模态分解（CEEMD）方法。
CEEMD通过将信号分解为多组IMF，并对每组IMF进行聚类，将相似的IMF聚类在一起，从而减少噪声和伪分量的影响。
在基于CEEMD联合小波阈值去噪算法中，首先使用CEEMD对信号进行分解，得到一组IMF。然后，对每个IMF应用小波阈值去噪算法，通过设定阈值来去除IMF中的噪声成分。同样，阈值处理方法可以是硬阈值或软阈值。
最后，将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的IMF，可以获得最终的去噪信号。基于CEEMD联合小波阈值去噪算法通过引入CEEMD来进一步改进经验模态分解的效果，能够更好地处理含噪信号，并提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。
4.MATLAB：基于CEEMDAN联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于CEEMDAN（经验模态分解聚类与自适应噪声）联合小波阈值去噪算法是一种进一步改进的方法，它结合了经验模态分解聚类和自适应噪声处理两个步骤。
经验模态分解（EMD）是一种将信号分解为一组局部振动模式（IMF）的方法。然而，EMD在处理含噪信号时可能遇到模态混叠和伪分量的问题。为了解决这些问题，引入了聚类经验模态分解与自适应噪声处理（CEEMDAN）方法。
CEEMDAN首先将信号分解为多组IMF，然后对每组IMF进行聚类，将相似的IMF聚类在一起。接着，通过对每个IMF进行自适应噪声处理，根据IMF内部的噪声特点，动态调整阈值，以更准确地去除噪声成分。
在CEEMDAN联合小波阈值去噪算法中，对每个IMF应用小波阈值去噪算法，通过设定阈值来去除IMF中的噪声成分。阈值处理方法可以是硬阈值或软阈值。
最后，将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的IMF，可以获得最终的去噪信号。基于CEEMDAN联合小波阈值去噪算法通过引入CEEMDAN和自适应噪声处理，能够更好地处理含噪信号，并提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。
5.MATLAB：基于ICEEMDAN联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于ICEEMDAN（改进的经验模态分解聚类与自适应噪声）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号处理的方法。ICEEMDAN是对经验模态分解（EMD）和聚类经验模态分解与自适应噪声处理（CEEMDAN）的改进。ICEEMDAN方法主要包括以下步骤：
1. 对信号进行ICEEMD（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition）分解，得到一组局部振动模式函数（IMF）。
2. 对IMF进行聚类，将相似的IMF聚类在一起，产生多个聚类组。
3. 对每个聚类组中的IMF进行自适应噪声处理，根据IMF的频谱特征和噪声水平，选择适当的阈值来去除噪声成分。
4. 对每个聚类组中处理后的IMF进行小波阈值去噪，通过设定适当的阈值来进一步去除噪声。
5. 将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。
ICEEMDAN联合小波阈值去噪算法能够更好地处理含噪信号，提高去噪效果的质量。它在信号处理领域具有广泛的应用，可以用于信号去噪、图像增强等方面。
6.MATLAB：基于MEEMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于MEEMD (多维经验模态分解) 联合小波阈值去噪算法是一种用于信号去噪的方法。它结合了多维经验模态分解和小波阈值去噪两个步骤。MEEMD是对经验模态分解 (EMD) 的扩展，用于处理多维信号。它将多维信号分解为一组多维局部振动模态函数 (MD-IMF)。
在基于MEEMD联合小波阈值去噪算法中，首先使用MEEMD对含噪信号进行分解，得到一组MD-IMF。然后，对每个MD-IMF应用小波阈值去噪算法，通过设定适当的阈值来去除MD-IMF中的噪声成分。常见的阈值处理方法包括硬阈值和软阈值。
最后，将去噪后的MD-IMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的MD-IMF，可以得到最终的去噪信号。基于MEEMD联合小波阈值去噪算法能够有效地处理多维信号中的噪声，提高去噪结果的质量。它在多维信号处理领域具有广泛的应用，例如图像处理和视频处理等。
7.MATLAB：基于FEEMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于FEEMD（快速经验模态分解聚类与自适应噪声）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号去噪的方法。它结合了快速经验模态分解聚类（FEEMD）和小波阈值去噪两个步骤。FEEMD是对经验模态分解（EMD）的改进，它通过使用快速算法来提高EMD算法的计算效率。FEEMD将信号分解为一组局部振动模式函数（IMF）。
在基于FEEMD联合小波阈值去噪算法中，首先使用FEEMD对含噪信号进行分解，得到一组IMF。然后，对每个IMF应用小波阈值去噪算法，通过设定适当的阈值来去除IMF中的噪声成分。常见的阈值处理方法包括硬阈值和软阈值。最后，将去噪后的IMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的IMF，可以得到最终的去噪信号。
基于FEEMD联合小波阈值去噪算法能够有效地处理含噪信号，提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。
8.MATLAB：基于EWT联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于EWT（分布式小波变换）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号去噪的方法。它结合了分布式小波变换和小波阈值去噪两个步骤。
分布式小波变换（EWT）是一种将信号分解为一组局部正交小波函数（DWF）的方法。EWT通过寻找信号中的局部频率域结构，并将其表示为DWF，以获得信号的局部特征和时频信息。
基于EWT联合小波阈值去噪算法首先使用EWT对含噪信号进行分解，得到一组DWF。然后，对每个DWF应用小波阈值去噪算法，通过设定适当的阈值来去除DWF中的噪声成分。常见的阈值处理方法包括硬阈值和软阈值。
最后，将去噪后的DWF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的DWF，可以得到最终的去噪信号。基于EWT联合小波阈值去噪算法能够有效地处理含噪信号，提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。
9.MATLAB：基于VMD联合小波阈值去噪算法
代码见：
基于VMD（变分模态分解）联合小波阈值去噪算法是一种用于信号去噪的方法。它结合了变分模态分解和小波阈值去噪两个步骤。
变分模态分解（VMD）是一种将信号分解为多个紧凑且平滑的振动模态函数（VMF）的方法。VMD通过迭代优化过程将信号分解为不同尺度的VMF，并且每个VMF具有不同的频谱和振幅特征。
在基于VMD联合小波阈值去噪算法中，首先使用VMD对含噪信号进行分解，得到一组VMF。然后，对每个VMF应用小波阈值去噪算法，通过设定适当的阈值来去除VMF中的噪声成分。常见的阈值处理方法包括硬阈值和软阈值。
最后，将去噪后的VMF重构为一个去噪信号。通过重构去噪后的VMF，可以得到最终的去噪信号。基于VMD联合小波阈值去噪算法可以有效地处理含噪信号，提高去噪结果的质量。它在信号处理和图像处理领域具有广泛的应用。