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：

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

相关问题

python EEMD

Python EEMD是指使用Python语言实现的集成经验模态分解算法（Ensemble Empirical Mode Decomposition）。EEMD可以将复杂的非线性信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs），从而实现信号的降噪和分析。EEMD算法的实现可以使用第三方库，比如NumPy、Matplotlib和PyEMD。在使用EEMD进行信号分解的过程中，可以根据需要设置集成次数、白噪声序列的标准差等参数，以得到预期的分解结果。具体的代码实现可以参考引用和引用中提供的代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python：EEMD算法的实现及完整源代码](https://blog.csdn.net/uote_e/article/details/130855285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [集成经验模态(EEMD)原理详解与python实现](https://blog.csdn.net/spatial_coder/article/details/127591849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

eemd代码

以下是 Python 中使用 EEMD 的示例代码：

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。