经验小波分解 python

在Python中实现经验小波分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）可以使用`PyEMD`库。以下是使用`PyEMD`库进行经验小波分解的示例代码：

首先，确保已安装`PyEMD`库。可以使用以下命令安装：

pip install EMD-signal

然后，使用以下代码实现经验小波分解：

import numpy as np
from PyEMD import EMD

# 创建示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)

# 创建EMD对象
emd = EMD()

# 执行经验小波分解
IMFs = emd.emd(signal)

# 绘制分解后的IMFs
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(signal)
plt.title('Original Signal')
for i, IMF in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, i+2)
    plt.plot(IMF)
    plt.title(f'IMF {i+1}')
plt.tight_layout()
plt.show()

在上述代码中，首先创建了一个示例信号，然后使用`EMD`类创建了一个EMD对象。通过调用`emd.emd(signal)`方法，将信号传递给`emd`对象进行经验小波分解，返回的结果是分解后的各个IMF（Intrinsic Mode Function）。最后，使用`matplotlib`库绘制了原始信号和分解后的IMFs。

这只是一个简单的示例，你可以根据需要修改代码和信号数据。希望对你有帮助！