提取ICEEMDAN的代码

ICEEMDAN (Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)是一种改进的ensemble empirical mode decomposition (EEMD)算法，用于信号分解。由于这是一个复杂的数学过程，通常需要编写特定于编程语言的代码来实现。以下是使用Python和其库`pyeemd`（一个EEMD实现）提取ICEEMDAN的一种简化版示例：

from pyeemd import EEMD
import numpy as np

# 假设你有一个名为data的信号数组
def ice_emd(data):
    # 设置EEMD的一些参数，如迭代次数、白噪声大小等
    max_imf = 5  # 最大IMF次数
    noise_std = 0.1  # 白噪声标准差

    # 使用改进的EEMD
    eemd = EEMD(n_imfs=max_imf)
    imfs, residue = eemd.fit_transform(data)

    # 如果你想应用ICEEMDAN，可以循环提取并合并IMFs
    merged_imfs = []
    for i in range(max_imf):
        if i == 0:  # 首个IMF作为原始数据
            merged_imfs.append(data)
        else:
            local_imfs, _ = eemd.fit_transform(residue)
            merged_imfs.append(local_imfs[0])
            residue = local_imfs[1]

    return merged_imfs

# 示例数据
data = np.random.rand(1000)

# 提取结果
ice_emd_results = ice_emd(data)