ICEEMDAN 在 CEEMDAN 基础上优化噪声抑制策略和计算流程，通过 “均值差值”“极值平移” 技术降低冗余计算，结合自适应停止准则（如 IMF 相关系数阈值）自动终止分解，进一步提升计算效率（耗时较 CEEMDAN 减少约 24%）并抑制虚假分量，在智能传感器信号处理、故障诊断等实时性要求高的工程场景中优势显著。
这些方法通过逐步改进噪声注入、集合策略和自适应机制，形成从基础降噪到高效精准分解的技术演进，广泛应用于信号分析、故障诊断、图像处理等非平稳数据处理领域。

经验模态分解类代码：
经验模态分解(EMD)
集合经验模态分解(EEMD)
完全集合经验模态分解(CEEMD)
自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)
改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)

附件：ICEEMDAN分解(MATLAB代码).zip