eemd代码
时间: 2023-07-02 21:09:40 浏览: 86
以下是 Python 中使用 EEMD 的示例代码:
```python
from PyEMD import EEMD
import numpy as np
# 生成随机信号
t = np.linspace(0, 1, 100)
s = np.cos(11*t*t) + 6*t
# 初始化 EEMD 对象
eemd = EEMD()
# 分解信号
eIMFs = eemd.eemd(s, t)
# 绘制分解后的结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(nrows=len(eIMFs)+1, ncols=1, figsize=(6, 6))
axs[0].plot(t, s, 'r')
axs[0].set_title("Original signal")
for i in range(len(eIMFs)):
axs[i+1].plot(t, eIMFs[i], 'g')
axs[i+1].set_title("Imf "+str(i+1))
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这里使用了 PyEMD 库,它是 EMD 和 EEMD 的 Python 实现。在代码中,我们首先生成一个随机信号,然后使用 EEMD 对其进行分解,并绘制分解后的结果。
相关问题
matlab EEMD代码
EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)是一种信号处理方法,用于将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)的成分。下面是一个简单的MATLAB EEMD代码示例:
```matlab
% 加载信号数据
load('signal.mat'); % 假设信号数据保存在signal.mat文件中
% 设置EEMD参数
numModes = 5; % 分解得到的IMFs数量
numEnsemble = 100; % 集合数
% 执行EEMD分解
imfs = zeros(numModes, length(signal)); % 存储IMFs的矩阵
for i = 1:numEnsemble
% 添加噪声以实现集合
noisySignal = signal + randn(size(signal));
% 执行EEMD分解
IMF = eemd(noisySignal, numModes);
% 将IMFs累加到总的IMFs矩阵中
imfs = imfs + IMF;
end
% 计算平均IMFs
imfs = imfs / numEnsemble;
% 绘制结果
figure;
subplot(numModes+1, 1, 1);
plot(signal);
title('原始信号');
for i = 1:numModes
subplot(numModes+1, 1, i+1);
plot(imfs(i, :));
title(['IMF ', num2str(i)]);
end
% EEMD函数定义
function IMF = eemd(signal, numModes)
% 在这里实现EEMD算法
% ...
% 返回分解得到的IMFs
end
```
这段代码首先加载信号数据,然后设置EEMD的参数,包括分解得到的IMFs数量和集合数。接下来,通过循环执行EEMD分解,并将每次分解得到的IMFs累加到总的IMFs矩阵中。最后,计算平均IMFs并绘制结果。
python EEMD代码
要使用Python进行EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition),首先需要导入相关的库和包。引用提供了导入EMD-signal包的官方网站和GitHub源码地址,您可以通过这些链接了解更多相关信息。
下面是一个使用Python进行EEMD的代码示例:
```python
import numpy as np
from PyEMD import EEMD, EMD, Visualisation
import pylab as plt
def Signal():
global E_imfNo
E_imfNo = np.zeros(50, dtype=np.int)
# EEMD options
max_imf = -1
N = 500
tMin, tMax = 0, 2 * np.pi
T = np.linspace(tMin, tMax, N)
# 信号S:是多个信号叠加信号
S = 3 * np.sin(4 * T) + 4 * np.cos(9 * T) + np.sin(8.11 * T) + 1.2
# EEMD计算
eemd = EEMD()
eemd.trials = 50
eemd.noise_seed(12345)
E_IMFs = eemd.eemd(S, T, max_imf)
imfNo = E_IMFs.shape