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对序列信号进行eemd分解,计算样本熵,根据样本熵的大小进行信号重构,重构为低频中频高频信号 ...

本框架把“经验调参”与“数据驱动零算法背景即可跑通;保留关键超参,让资深用户继续深挖;所有中间量(IMF、熵值、索引)全部落盘,方便对接后续 AI 或控制链路。祝使用愉快,重构出真正符合业务语义的“低-中-高频”世界!

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