请写一个VMD分解之后计算时间序列周期的Python代码

以下是一个使用VMD分解后计算时间序列周期的示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

# 定义VMD分解函数
def vmd(signal, num_modes):
    # VMD分解过程，省略具体实现，假设分解得到modes列表
    return modes[:num_modes]

# 定义计算周期函数
def compute_period(signal):
    # 使用傅里叶变换计算频谱
    spectrum = np.abs(np.fft.fft(signal))
    freqs = np.fft.fftfreq(len(signal))

    # 找到频谱中最大幅度对应的频率
    max_freq = freqs[np.argmax(spectrum)]

    # 计算周期
    period = 1 / max_freq

    return period

# 准备数据
N = 100  # 时间序列长度
t = np.linspace(0, 2*np.pi, N)
signal = np.sin(2*np.pi*0.1*t) + np.sin(2*np.pi*0.2*t) + np.sin(2*np.pi*0.3*t)  # 假设有一个包含3个周期信号的时间序列

# 设置超参数
num_modes = 3  # 假设VMD分解出3个模态量

# VMD分解
modes = vmd(signal, num_modes)

# 计算每个模态量的周期
periods = []
for mode in modes:
    period = compute_period(mode)
    periods.append(period)

print(f"Periods: {periods}")

在这个例子中，我们首先定义了一个VMD分解函数 `vmd()`，用于将输入的时间序列进行VMD分解，得到模态量。然后，我们定义了一个计算周期的函数 `compute_period()`，用于计算给定信号的周期。在主程序中，我们准备了一个包含三个周期信号的时间序列，并设置了分解得到的模态量的数量。接下来，我们使用VMD分解函数对时间序列进行分解，并获取每个模态量的周期。最后，打印输出每个模态量的周期。

请注意，这里的VMD分解和周期计算函数只是示例，实际中可能需要根据具体问题进行调整和优化。另外，VMD分解的具体实现部分省略了，你可以根据自己的需求选择合适的VMD分解方法。