MEEMD分解 python

MEEMD（Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种多变量集成经验模态分解方法，用于对多变量时间序列数据进行分解。它是对经验模态分解（EMD）的扩展，可以同时处理多个相关变量。

在Python中，可以使用`pyEMD`库来实现MEEMD分解。`pyEMD`是一个开源的Python库，提供了对EMD和MEEMD的实现。

首先，需要安装`pyEMD`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install EMD-signal

安装完成后，可以使用以下代码进行MEEMD分解：

from PyEMD import EMD, EEMD

# 创建EEMD对象
eemd = EEMD()

# 准备多变量时间序列数据
data = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]

# 进行MEEMD分解
emd_results = eemd.eemd(data)

# 获取分解后的各个模态函数
modes = emd_results[:-1]

# 获取剩余项
residue = emd_results[-1]

上述代码中，首先创建了一个`EEMD`对象，然后准备了一个多变量时间序列数据`data`。接下来，调用`eemd.eemd(data)`方法进行MEEMD分解，返回的结果是一个包含各个模态函数和剩余项的列表。可以通过`emd_results[:-1]`获取分解后的各个模态函数，通过`emd_results[-1]`获取剩余项。

需要注意的是，MEEMD分解是一种非确定性的方法，每次运行结果可能会有所不同。