时间序列变模态分解python实例

时间序列变模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种用于分解非线性和非平稳时间序列的方法。在Python中，可以使用PyEMD库来实现EMD分解。以下是一个时间序列变模态分解的Python示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EMD

# 生成示例时间序列
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(5 * 2 * np.pi * t) + np.sin(10 * 2 * np.pi * t) + np.sin(20 * 2 * np.pi * t)

# 创建EMD对象
emd = EMD()

# 执行EMD分解
IMFs = emd.emd(x)

# 绘制分解后的IMFs
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, x, 'r')
plt.title("Original signal")

for i, IMF in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, i + 2)
    plt.plot(t, IMF, 'g')
    plt.title("IMF {}".format(i+1))

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成一个由三个正弦波叠加而成的示例时间序列。然后，我们使用PyEMD库创建一个EMD对象，并调用其`emd`方法执行EMD分解，将原始信号分解成一系列的IMF（Intrinsic Mode Function）。最后，我们使用Matplotlib库绘制原始信号和分解后的IMFs。

运行上述代码，即可得到时间序列的变模态分解结果的可视化图形。