CEEMDAN分解python

CEEMDAN（完全经验模态分解与自适应噪声）是一种用于信号处理的方法，它可以将非线性和非平稳信号分解为一组本征模态函数（IMF）和残差。下面是一个用Python实现CEEMDAN分解的简单示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EMD

# 生成一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(5 * 2 * np.pi * t) + np.sin(10 * 2 * np.pi * t) + np.sin(15 * 2 * np.pi * t)

# 使用CEEMDAN进行分解
emd = EMD()
IMFs = emd.ceemdan(x)

# 绘制原始信号和分解后的IMFs
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time')

for i, IMF in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, i + 2)
    plt.plot(t, IMF)
    plt.title(f'IMF {i+1}')
    plt.xlabel('Time')

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成一个包含多个正弦波的示例信号。然后使用PyEMD库中的EMD类来执行CEEMDAN分解。最后，我们绘制原始信号和分解后的IMFs。你可以根据实际需求进行调整和修改。