ceemdan模态分解python

ceemdan（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种用于信号处理的模态分解方法，它结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和自适应噪声算法。
ceemdan模态分解可以用Python进行实现，下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from PyEMD import EEMD

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 15 * t)

# 创建EEMD实例
eemd = EEMD()
eemd.noise_seed(0)

# 进行模态分解
IMFs = eemd.ceemdan(signal)

# 输出结果
for i, IMF in enumerate(IMFs):
    print('IMF {}:'.format(i+1))
    print(IMF)

首先，我们使用`numpy`库创建了一个示例信号，这里使用了三个正弦信号的叠加。然后，我们导入了`EEMD`类并创建了一个`EEMD`实例，设置了随机种子为0。接下来，调用`ceemdan`方法对信号进行模态分解，得到分解后的各个IMF（Intrinsic Mode Function）。最后，我们通过循环打印每个IMF的结果。

需要注意的是，为了能够运行这段代码，需要安装PyEMD库。可以通过以下命令在Python环境中安装：

pip install PyEMD

总结起来，Ceemdan模态分解是一种用于信号处理的方法，在Python中可以使用PyEMD库实现。通过这种方法，可以将信号分解为不同的IMF，从而更好地理解和处理信号的特征。