python将一个时间序列进行 VMD 分解，求不同 K 值下的中心频率

VMD (Vector Mode Decomposition) 是一种数据分解技术，常用于处理非平稳信号，如时间序列，它假设信号可以由若干个独立的正交模分量组成。在 Python 中，例如使用 `vmd` 库来进行 VMD 分解，首先你需要安装这个库：

pip install vmd

然后，你可以通过以下步骤对时间序列进行 VMD 分解并计算不同 K 值（K 表示模的数量）下的中心频率：

1. 导入库和读取数据：

import numpy as np
from vmd import VMD

# 假设 data 是你的时间序列数据
data = ... # 例如，numpy数组 or pandas DataFrame

2. 创建 VMD 实例，并指定 K 值：

vmd = VMD(n_kernels=K)

3. 进行 VMD 分解：

components, eigenvalues, time_axis = vmd.fit_transform(data)

4. 计算每个模的中心频率。VMD 提供的 `get_frequencies()` 函数可以帮助你得到各个模的频率，但注意这通常不是严格的“中心频率”而是对应于模的周期：

frequencies = vmd.get_frequencies()

5. 如果你想找到不同 K 值下的中心频率，你可能需要多次运行以上步骤，并记录下每个 K 值对应的频率，然后分析它们的变化。