CEEMDAN分解python
时间: 2023-10-15 22:29:14 浏览: 346
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:
```python
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。
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