TVF-EMDpy代码

TVF-Varying Fractional Wavelet Transform based on Empirical Mode Decomposition）是一种结合了小波变换和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的动态信号处理技术，特别适合于非平稳信号的分析。在Python中，可以使用`pyEMD`库来实现EMD，然后结合其他工具如`scipy`或`PyWavelets`来实现小波变换部分。以下是一个简化的示例：

from pyEMD import EMD
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt

def tvf_emd(data, wavelet_name='db4'):
    # 使用EMD分解原始信号
    emd_obj = EMD()
    imfs = emd_obj.emd(data)

    # 对每个IMF应用小波变换
    wavs = []
    for IMF in imfs:
        cwt_mats = signal.cwt(IMF, signal.ricker, widths=np.arange(2, 100, 2))  # 可调整参数
        wavs.append(cwt_mats)

    return wavs

# 示例
data = ...  # 你的非平稳时间序列数据
wavs = tvf_emd(data)
plt.imshow(np.abs(wavs[-1]), aspect='auto')  # 可视化最后一个尺度的小波系数图