ICEEMDAN python代码

ICEEMDAN（Intrinsic Mode Function-based Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise是一种用于信号处理和分析的方法，它可以将非线性和非平稳信号分解成多个固有模态函数（IMF）和一个残差项。ICEEMDAN是对经典的经验模态分解（EMD）方法的改进，它引入了自适应噪声调整和集成策略，提高了分解结果的准确性和稳定性。

以下是一个简单的ICEEMDAN的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def emd(signal):
    # EMD implementation
    # ...
    return imfs, residue

def iceemd(signal, num_ensembles):
    ensembles = []
    for _ in range(num_ensembles):
        noise = np.random.normal(0, 0.2, len(signal))  # Generate random noise
        ensemble = signal + noise  # Add noise to the original signal
        imfs, residue = emd(ensemble)  # Perform EMD on the ensemble
        ensembles.append(imfs)
    return ensembles

# Example usage
signal = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 100))  # Generate a test signal
ensembles = iceemd(signal, num_ensembles=10)  # Perform ICEEMDAN on the signal

# Plot the original signal and the IMFs
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(ensembles)+1, 1, 1)
plt.plot(signal)
plt.title('Original Signal')
for i, imfs in enumerate(ensembles):
    plt.subplot(len(ensembles)+1, 1, i+2)
    for imf in imfs:
        plt.plot(imf)
    plt.title(f'Ensemble {i+1}')
plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中，`emd`函数是EMD的实现，可以使用现有的EMD库或自行实现。`iceemd`函数是ICEEMDAN的实现，它通过多次添加随机噪声并进行EMD分解来生成多个集成结果。最后，代码使用matplotlib库将原始信号和分解结果进行可视化展示。