eemd算法python
时间: 2023-05-15 11:00:55 浏览: 122
EEMD是双向经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)的改进算法。与传统的EMD相比,EEMD使用频率噪声的引入、样本覆盖和平均化来解决EMD中伪分量的问题。EEMD在处理具有高度非线性特征的时间序列时表现出色。
针对Python的EEMD算法实现,可以使用PyEMD库,在Python中实现EEMD算法非常简便。使用PyEMD库可以将目标信号分解成IMF的向量,并可以额外提供一些特征函数以对IMF进行分析。下面是一个简单的EEMD实现:
```
from PyEMD import EEMD
import numpy as np
# 定义EEMD模型并初始化
eemd = EEMD()
# 创建一个包含1000个数据点的例子信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
s = np.sin(5 * 2 * np.pi * t) + np.sin(10 * 2 * np.pi * t) + np.sin(50 * 2 * np.pi * t)
# 将信号输入EEMD模型,进行分解
emd = eemd.EMD(s)
# 得到分解的结果,即每个IMF序列
imfs = emd
# 在这里,我们可以对IMF进行各种分析,比如绘制.IMF
from matplotlib import pyplot as plt
for imf in imfs:
plt.plot(imf)
plt.show()
```
以上是一个简单的EEMD算法Python实现。除了最终的IMF序列之外,我们还可以对每个IMF序列进行一些特征函数分析,例如计算平均值、方差、相关性等等,以进一步了解信号的特征和性质。