iceemdan分解的python代码

IceEMD (基于熵最小化分解的独立成分分析) 是一种无监督的数据分解算法，用于非线性特征提取。在Python中，你可以使用`pyemd`库来实现这个过程。以下是一个简单的冰川熵最小化分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的示例代码：

# 首先，需要安装pyemd库
!pip install pyemd

import numpy as np
from pyemd import emd

# 假设我们有一个一维数据集
data = np.random.rand(100)

def ice_emd(data):
    # 初始化最大值和最小值
    max_val = max(data)
    min_val = min(data)

    # 对数据进行标准化处理
    standardized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)

    # 冰川分解
    components = []
    emd_result = standardized_data
    while True:
        # 寻找平稳信号
        local_maxima, _ = find_peaks(emd_result)
        if len(local_maxima) == 0:
            break
        
        # 提取IMF
        imf = extract_imf(emd_result, local_maxima)
        components.append(imf)
        
        # 更新剩余信号
        emd_result = data - sum(components)
    
    return components

def find_peaks(signal):
    # 简单的峰检测函数，实际应用中可能需要更复杂的算法
    peaks = signal[:-1]]
    return peaks, []

def extract_imf(original_signal, peak_indices):
    imf = original_signal[np.isin(range(len(original_signal)), peak_indices)]
    return imf

# 进行ice_emd分解
components = ice_emd(data)