CEEMDAN python

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种信号分解方法，它能将一个信号分解成多个本质模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。CEEMDAN算法的步骤如下：
1. 将原始信号加上随机噪声得到扰动信号。
2. 对扰动信号进行EMD分解，得到一组IMF。
3. 重复步骤1和2多次，每次都使用不同的随机噪声。
4. 对每次得到的IMF进行平均，得到最终的IMF。

以下是使用Python实现CEEMDAN算法的代码：

import numpy as np
from PyEMD import EMD

def ceemdan(signal, num_sifts):
    imfs = []
    for _ in range(num_sifts):
        sifted = signal + np.random.randn(len(signal))  # 使用随机噪声进行扰动
        imf = emd(sifted)  # 使用EMD分解扰动信号
        imfs.append(imf)
    avg_imf = np.mean(imfs, axis=0)  # 求IMF的平均
    return avg_imf

def emd(signal):
    emd = EMD()  # 使用PyEMD库进行EMD分解
    imf = emd.emd(signal)
    return imf

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 使用CEEMDAN分解信号
num_sifts = 10
imf = ceemdan(signal, num_sifts)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(num_sifts + 1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'b')
plt.title('Original Signal')

for i in range(num_sifts):
    plt.subplot(num_sifts + 1, 1, i + 2)
    plt.plot(t, imf[i], 'g')
    plt.title('IMF {}'.format(i + 1))

plt.tight_layout()
plt.show()

如果需要输出残差（res），可以在函数最后添加`return res`语句。以下是生成res的分解的代码：

def ceemdan_decompose_res(data):
    ceemdan = CEEMDAN()
    ceemdan.ceemdan(data)
    imfs, res = ceemdan.get_imfs_and_residue()
    plt.figure(figsize=(12,9))
    plt.subplots_adjust(hspace=0.1)
    plt.subplot(imfs.shape[0] + 1, 1, 1)
    plt.plot(data,'r')
    for i in range(imfs.shape[0]):
        plt.subplot(imfs.shape[0] + 1, 1, i + 2)
        plt.plot(imfs[i], 'g')
        plt.ylabel("IMF %i" %(i + 1))
        plt.locator_params(axis='x', nbins=10)
        IImfs.append(imfs[i])
    plt.subplot(imfs.shape[0] + 1, 1, imfs.shape[0] + 1)
    plt.plot(res,'g')
    return res

请问还有其他相关问题吗？

相关问题:
1. CEEMDAN算法的应用领域有哪些？
2. CEEMDAN与其他信号分解方法的比较如何？
3. 在CEEMDAN算法中，如何确定分解的层数（num_sifts）？