ceemdan 小波包 python 降噪

针对 ceemdan 小波包降噪，可以使用以下步骤：

1. 对信号进行 CEEMDAN 分解，得到多个固有模态函数（IMF）。
2. 对每个 IMF 进行小波包分解，得到多个小波包系数。
3. 对每个小波包系数进行软阈值处理，去除噪声。
4. 对处理后的小波包系数进行重构，得到降噪后的信号。

以下是 Python 代码示例：

import pyhht
import pywt
import numpy as np

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

# CEEMDAN 分解
decomposer = pyhht.EMD(x)
imfs = decomposer.decompose()

# 小波包分解和阈值处理
threshold = 0.5
coeffs = []
for imf in imfs:
    wp = pywt.WaveletPacket(imf, 'db4', mode='symmetric', maxlevel=4)
    for node in wp.get_level(4, 'natural'):
        if node.path.endswith('d'):
            node.data = pywt.threshold(node.data, threshold*max(node.data))
    coeffs.append(wp.get_array())

# 重构信号
reconstructed = np.zeros_like(x)
for coeff in coeffs:
    reconstructed += pywt.waverec(coeff, 'db4')

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, x, label='Original')
plt.plot(t, reconstructed, label='Denoised')
plt.legend()
plt.show()