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资源介绍:
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MATLAB 2022a 下的牛顿-拉夫逊优化器（NRBO）在 CEEMDAN 参数优化中的应用
一、引言
在信号处理领域，CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with
Adaptive Noise）是一种非常有效的自适应噪声分解方法。其核心在于对白噪声幅值权重（Nstd
）和噪声添加次数（NE）的优化，这两个参数的选择对算法的准确性和效率至关重要。本文将介绍如
何使用 MATLAB 2022a 中的牛顿-拉夫逊优化器（NRBO）来优化这两个参数，并利用包络熵和样本
熵作为适应度函数来保证程序的正确运行。
二、算法基础
1. CEEMDAN：这是一种在经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的基础上
发展的新型自适应噪声分解方法。其通过在原始信号中添加白噪声，然后进行多次 EMD 分解，
最后对所有结果进行集成，得到最终的分解结果。
2. 牛顿-拉夫逊优化器（NRBO）：这是一种基于牛顿法的迭代优化算法，具有较高的收敛速度和精
度。它通过利用梯度信息来快速找到最优解。
三、参数优化
我们将使用 NRBO 来优化 CEEMDAN 中的 Nstd 和 NE 两个参数。首先，我们需要定义一个目标函数，
该函数以这两个参数为输入，并以包络熵或样本熵作为输出值（当然也可以使用其他的适应度函数）
。我们的目标是找到使得该输出值最小的参数组合。
1. 定义适应度函数：我们将选择包络熵或样本熵作为适应度函数。这些函数能够有效地衡量信号的
复杂性和结构信息，是衡量 CEEMDAN 分解效果的重要指标。
2. 设置初始参数：设定 Nstd 和 NE 的初始值以及它们的搜索范围。
3. 运行 NRBO：使用 NRBO 在给定的参数范围内进行迭代优化，寻找使适应度函数最小的 Nstd 和
NE 值。
四、程序实现
在 MATLAB 2022a 中，我们可以使用内置的优化工具箱来实现上述过程。首先，我们需要编写一个
函数来计算适应度函数的值（即包络熵或样本熵），然后调用 NRBO 函数进行优化。下面是一个简单
的程序框架：
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