Python实现EEMD分解以及可视化代码
时间: 2023-11-21 18:11:24 浏览: 79
以下是Python实现EEMD分解的代码:
```python
import numpy as np
from PyEMD import EEMD
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
s = np.sin(11*np.pi*t*t) + 6*np.cos(77*np.pi*t)
# 初始化EEMD
eemd = EEMD()
# 进行EEMD分解
eIMFs = eemd.eemd(s)
# 绘制分解后的IMFs
nIMFs = eIMFs.shape[0]
plt.figure(figsize=(12, 9))
for i in range(nIMFs):
plt.subplot(nIMFs, 1, i+1)
plt.plot(t, eIMFs[i], 'g')
plt.ylabel('eIMF %i' %(i+1))
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.xlabel('Time')
plt.show()
```
以上代码中,首先创建了一个示例信号`s`,然后初始化了一个EEMD对象`eemd`,并使用`eemd.eemd(s)`进行EEMD分解,返回分解后的IMFs。接着使用`matplotlib`库将分解后的IMFs绘制出来。
如果您需要进行EEMD可视化,可以使用以下代码:
```python
# 绘制EEMD分解结果的可视化
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(nIMFs+1, 1, 1)
plt.plot(t, s, 'r')
plt.ylabel('Original Signal')
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
for i in range(nIMFs):
plt.subplot(nIMFs+1, 1, i+2)
plt.plot(t, eIMFs[i], 'g')
plt.ylabel('eIMF %i' %(i+1))
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.xlabel('Time')
plt.show()
```
以上代码中,首先绘制原始信号`s`,然后按照IMFs的顺序将分解后的IMFs绘制出来。