ceemdan算法的python实现

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种用于信号处理和分析的算法，它可以将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs）的成分。每个IMF都代表了信号中的一个特定频率范围，并且具有自适应噪声的去除能力。

以下是CEEMDAN算法的Python实现示例：

import numpy as np
from PyEMD import EMD

def ceemdan(signal, num_sifts):
    emd = EMD()
    imfs = []
    
    for _ in range(num_sifts):
        imf = emd.emd(signal)
        imfs.append(imf[-1])
        signal = signal - imf[-1]
    
    return imfs

# 示例用法
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
num_sifts = 3
imfs = ceemdan(signal, num_sifts)
print(imfs)

上述代码中，我们使用了PyEMD库来实现CEEMDAN算法。首先，我们定义了一个`ceemdan`函数，它接受一个信号和要进行的分解次数作为输入。然后，我们使用`emd.emd`函数对信号进行EMD分解，并将得到的最后一个IMF添加到IMFs列表中。接下来，我们从原始信号中减去最后一个IMF，并重复这个过程，直到达到指定的分解次数。最后，我们返回所有的IMFs。

请注意，上述示例仅为CEEMDAN算法的简单实现，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。