基于EEMD（经验模态分解的改进版）联合小波阈值去噪算法是一种常用于信号处理领域的方法。它结合了EEMD和小波阈值去噪的优点，可以有效去除信号中的噪声成分，并保留信号的主要特征。

该算法的步骤如下：

1. 将待处理的信号进行EEMD分解，得到一组称为本征模态函数（EMD）的固有频率分量。
2. 对每个EMD成分应用小波变换，将时域分解的信号转换为频域表示。
3. 使用小波阈值法对每个EMD分量进行去噪处理。小波阈值方法根据信号的统计特性，将幅值小于某个阈值的小波系数置零，从而去除噪声成分。
4. 对经过去噪处理的EMD成分和剩余的高频EMD成分进行重构，得到去噪后的信号。

与传统的EMD方法相比，EEMD在信号分解过程中引入了随机扰动，以减少模态混叠和伪模态的影响，提高了分解的准确性和稳定性。而小波阈值去噪则能够通过设置合适的阈值，选择性地抑制噪声成分，保留信号的重要信息。

需要注意的是，具体的算法参数和阈值选择可以根据实际问题进行调整和优化，以获得最佳的去噪效果。同时，该算法也需要考虑信号特点和噪声统计特性，选择合适的小波基函数和阈值策略，以达到最佳的去噪性能。

去噪流程图

代码效果图 

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