Python 实现CEEMDAN

CEEMDAN，即经验模态分解方法的改进版（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise），是一种信号分解方法。下面是一个使用Python实现CEEMDAN的代码示例：

from PyEMD import CEEMDAN
import matplotlib.pyplot as plt

def ceemdan_decompose(data):
    ceemdan = CEEMDAN()
    ceemdan.ceemdan(data)
    imfs, res = ceemdan.get_imfs_and_residue()
    
    plt.figure(figsize=(12,9))
    plt.subplots_adjust(hspace=0.1)
    
    plt.subplot(imfs.shape[0]+1, 1, 1)
    plt.plot(data,'r')
    
    for i in range(imfs.shape[0]):
        plt.subplot(imfs.shape[0]+1, 1, i+2)
        plt.plot(imfs[i], 'g')
        plt.ylabel("IMF %i" %(i+1))
        plt.locator_params(axis='x', nbins=10)
    
    plt.subplot(imfs.shape[0]+1, 1, imfs.shape[0]+1)
    plt.plot(res, 'g')
    
    plt.show()

# 调用示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
ceemdan_decompose(data)

请注意，以上代码仅供参考，数据是一个示例数据，你需要根据你的实际数据进行调整。