SSD–fft–hht，奇异谱分解算法，是对原始小波分解的一种改进，对小波分解中的高频部分进行二次分解，提高分辨率。

一种非线性时间序列分解方法，可用于处理各种复杂数据，包括金融，气候，生物医学等等。

主要功能:

1. 读取 CSV 文件中的数据并进行预处理,包括设置采样频率、时间间隔等参数。

2. 绘制原始信号的时域图像。

3. 使用 SSD (Sparse Signal Decomposition) 算法对信号进行分解,得到多个 SSD 分量。

4. 绘制 SSD 分量的时域图像、包络线、包络谱等。

5. 计算并绘制 SSD 分量的中心频率、峰度值、能量熵和包络熵。

6. 绘制 SSD 分量特征值的柱状图和峭度值柱状图。

7. 绘制 SSD 分量的希尔伯特谱。

8. 使用前 3 个 SSD 分量重构信号,并比较重构信号与原始信号。

9. 绘制 SSD 分量的功率谱密度图。

10. 计算重构后的信号与原始信号的相关系数。

总的来说,这个代码主要用于对时域信号进行 SSD 分解,并分析各个 SSD 分量的特征,最终重构信号并与原始信号进行比较。

这种方法在信号处理和分析领域有广泛的应用。

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