python CEEMDAN

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种基于经验模态分解（EMD）的信号分解方法，用于非线性和非平稳信号分析。CEEMDAN通过将信号分解成多个固有模态函数（IMF）来获取信号的局部特征。

要在Python中使用CEEMDAN，可以使用PyEMD库。以下是一个简单的示例代码：

from PyEMD import CEEMDAN
import numpy as np

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 100)
signal = np.sin(20 * np.pi * t) + np.sin(5 * np.pi * t)

# 创建CEEMDAN对象
ceemdan = CEEMDAN()

# 进行CEEMDAN分解
emd_result = ceemdan(signal)

# 获取分解后的IMF
imfs = emd_result[:-1]

# 打印每个IMF的形状
for i, imf in enumerate(imfs):
    print(f"IMF {i+1} shape: {imf.shape}")

上述代码中，首先生成了一个示例信号。然后，创建了一个CEEMDAN对象，并使用该对象对信号进行了分解。最后，通过`emd_result[:-1]`获取了分解后的IMF。

你可以根据实际需求对生成的IMF进行进一步的分析和处理。PyEMD库还提供了其他函数和工具，可用于对IMFs进行可视化、重构等操作。