时间序列信息分解在数据归一化之前还是之后

在进行时间序列信息分解之前，通常建议先对数据进行归一化。归一化可以将数据缩放到一个统一的范围内，去除不同变量之间的量纲影响，以及避免异常值对分解结果的影响。

常用的归一化方法包括最小-最大归一化（Min-Max normalization）和标准化（Standardization）。最小-最大归一化将数据缩放到 [0, 1] 的范围内，标准化则将数据转化为均值为 0，标准差为 1 的分布。

以下是一个示例代码，演示如何在进行时间序列信息分解之前对数据进行最小-最大归一化：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from pyvmd import VMD

# 构造一个示例时间序列
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行最小-最大归一化
scaler = MinMaxScaler()
x_normalized = scaler.fit_transform(x.reshape(-1, 1)).flatten()

# 使用 VMD 进行分解
vmd = VMD()
modes = vmd.decompose(x_normalized)

# 打印分解结果
for i, mode in enumerate(modes):
    print(f"Mode {i+1}: {mode}")

在这个例子中，我们首先构造了一个示例时间序列 `x`。然后，使用 `sklearn.preprocessing` 中的 `MinMaxScaler` 类进行最小-最大归一化，将数据缩放到 [0, 1] 的范围内。归一化后的数据存储在 `x_normalized` 中。

接下来，我们使用 `pyvmd` 中的 `VMD` 类对归一化后的数据进行分解，并将分解结果存储在 `modes` 中。

最后，我们遍历各模态数据，并打印出来。

希望这个例子对你有帮助！如果有任何进一步的问题，请随时提问。