ceemdan python代码

ceemdan是一个基于Python的开源软件包，用于实现经验模态分解（EMD）和经验模态分解的经验模态分解（EMD-CCA）。EMD是一种信号处理技术，常用于非平稳和非线性信号的分解和分析。EMD-CCA是EMD的改进版，通过引入典型相关分析（CCA）来更好地处理信号噪声和模态混叠的问题。

使用ceemdan，首先需要安装ceemdan软件包。可以使用pip命令来安装ceemdan，命令如下：

pip install ceemdan

安装完成后，可以导入ceemdan模块并使用其中的函数进行经验模态分解的相关操作。常用的函数有`emd()`和`emd_plot()`。

`emd()`函数用于对给定的一维信号进行经验模态分解。函数的输入参数为信号数据，输出为分解得到的具有不同时频特性的固有模态函数（IMF）。示例如下：

import ceemdan

# 生成测试信号
import numpy as np
t = np.linspace(0, 1, 100)
x = np.sin(2*np.pi*5*t) + np.sin(2*np.pi*10*t) + np.random.normal(0, 0.2, 100)

# 进行经验模态分解
imfs = ceemdan.emd(x)

# 打印分解得到的IMF数量
print(len(imfs))

`emd_plot()`函数用于绘制经验模态分解的结果。函数的输入参数为经验模态分解的结果，输出为绘制的分解结果图像。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制分解结果图像
ceemdan.emd_plot(imfs)
plt.show()

总之，ceemdan是一个用于实现经验模态分解和经验模态分解的经验模态分解的Python软件包，提供了多个函数用于进行信号的分解和分析，可以方便地进行非平稳和非线性信号的处理。