互补集合经验模态分解CEEDM python代码

互补集合经验模态分解 (Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD) 是一种改进版的经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition, EMD) 的方法，它通过构建互补集来解决原始EMD中的一些问题，如模态混叠。在Python中，可以使用`pyemd`库来实现CEEMD。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用`pyemd`库进行CEEMD分解：

# 导入所需库
from pyemd import CEEMD_NonLinear
import numpy as np

# 创建一个示例信号
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * np.arange(0, 100, 0.1)) + np.sin(2 * np.pi * 15 * np.arange(0, 100, 0.1))

# 初始化CEEMD对象
cemd = CEEMD_NonLinear()

# 进行分解
decomposition = cemd分解(signal)

# 打印或进一步分析分解结果
imfs, noise = decomposition['IMFs'], decomposition['Noise']

在这个例子中，`CEEMD_NonLinear()`函数创建了一个CEEMD对象，然后调用其`分解()`方法对输入信号进行分解，得到内模分量（IMFs）和残差噪声。

相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'ceedm'

ModuleNotFoundError是一个常见的Python错误，它发生在尝试导入某个模块时，但是Python解释器找不到指定的模块。在这个例子中，`ModuleNotFoundError: No module named 'ceedm'`表明你正在尝试运行的脚本或程序试图导入名为`ceedm`的模块，但是Python的模块搜索路径中并没有找到这个模块。

这可能是由于以下原因：

1. 模块未安装：可能你在本地环境中还没有安装`ceedm`模块。你可以使用pip（Python包管理工具）来安装，如 `pip install ceedm`。
2. 导入路径设置错误：检查你的Python脚本是否设置了正确的PYTHONPATH环境变量，确保`ceedm`模块所在的文件夹在此路径中。
3. 文件名拼写错误：确认模块的名称、大小写以及文件夹结构是否与导入语句匹配。