经验模态分解算法 python代码实现

以下是经验模态分解算法的 Python 代码实现（基于 PyEMD 库）：

from PyEMD import EMD

# 构造示例信号
import numpy as np
signal = np.sin(2*np.pi*5*np.linspace(0,1,200)) + \
         np.sin(2*np.pi*10*np.linspace(0,1,200)) + \
         np.sin(2*np.pi*20*np.linspace(0,1,200))

# 进行 EMD 分解
emd = EMD()
IMFs = emd(signal)

# 绘制分解后的各个分量
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(signal)
plt.title("Input signal")
for i in range(len(IMFs)):
    plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, i+2)
    plt.plot(IMFs[i])
    plt.title("IMF "+str(i+1))
plt.tight_layout()
plt.show()

相关问题

emd经验模态分解算法代码

EMD（经验模态分解，Empirical Mode Decomposition）是一种用于非线性时间序列数据分析的数学工具，它将复杂信号分解成一组包含固有模态分量（Intrinsic Mode Functions, IMFs）的基本周期波形和残差信号。这个过程基于赫里埃哈特滤波器（Hilbert-Huang变换），主要用于信号去噪、趋势分析和异常检测。

以下是基本的Python代码框架，使用了`pyEMD`库进行EMD分解：

from pyemd import EMD

# 假设data是你要处理的时间序列数据
data = [your_data_here]

# 创建EMD实例
emd = EMD()

# 进行EMD分解
imfs, residue = emd.fit(data)

# 输出每一种IMF（固有模态函数）
for i, imf in enumerate(imfs):
    print(f"IMF {i+1}:")
    print(imf)
    
# 输出残差
print("Residue:")
print(residue)

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据预处理（如检查是否满足IMF条件等）、调整分解参数或处理特殊情况。此外，如果你没有安装`pyEMD`库，可以使用`pip install pyemd`命令进行安装。

二维经验模态分解 python代码

二维经验模态分解（2D EMD）是一种用于将二维图像分解为一组本征模态函数（EMD）的技术，它可以应用于信号处理、图像分析和计算机视觉等领域。Python是一种流行的编程语言，可以用于实现2D EMD算法。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from PyEMD import EMD2D

# 加载图像并将其转换为numpy数组
image = np.load("image.npy")

# 定义EMD处理器对象
emd2d = EMD2D()

# 运行2D EMD分解
imfs, res = emd2d(image)

# 将IMFs（本征模态函数）和残差输出为新的numpy数组
imfs_array = np.array(imfs)
residual = np.array(res)

# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(imfs_array.shape[0]+1, 1)

axs[0].imshow(image, cmap="gray")
axs[0].set_title("Original")

for i in range(imfs_array.shape[0]):
    axs[i+1].imshow(imfs_array[i], cmap="gray")
    axs[i+1].set_title(f"IMF {i+1}")

fig.tight_layout()
plt.show()

首先，加载要处理的图像并将其转换为numpy数组。然后，定义一个EMD2D对象，并调用其`__call__`方法来运行2D EMD分解。结果是一组本征模态函数和一个残差图像。最后，将IMFs和残差转换为新的numpy数组，并使用Matplotlib绘制结果。