贝叶斯时间序列python
时间: 2023-11-03 22:59:06 浏览: 54
tsBNgen是一个基于任意动态贝叶斯网络结构生成综合时间序列数据的Python库。贝叶斯网络是一种概率图形模型,用于模拟现实世界中的不确定性。而动态贝叶斯网络(DBN)是一种特殊的贝叶斯网络,用于对时间和时间序列数据进行建模。tsBNgen是根据MIT许可发布的Python软件包,可以从任意贝叶斯网络结构生成时间序列数据。这个库的详细信息可以在M. Tadayon和G. Pottie的论文"tsBNgen: A Python Library for Generating Time Series Data from Arbitrary Dynamic Bayesian Network Structures"中找到。
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```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyvmd import VMD
# 生成示例时间序列
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(5 * 2 * np.pi * t) + np.sin(10 * 2 * np.pi * t) + np.sin(20 * 2 * np.pi * t)
# 创建VMD对象
vmd = VMD()
# 执行VMD分解
IMFs, omega = vmd.decompose(x)
# 绘制分解后的IMFs
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, x, 'r')
plt.title("Original signal")
for i, IMF in enumerate(IMFs):
plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, i + 2)
plt.plot(t, IMF, 'g')
plt.title("IMF {}".format(i+1))
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先生成一个由三个正弦波叠加而成的示例时间序列。然后,我们使用PyVMD库创建一个VMD对象,并调用其`decompose`方法执行VMD分解,将原始信号分解成一系列的IMF(Intrinsic Mode Function)。同时,还返回了频率向量omega,表示每个IMF的中心频率。
最后,我们使用Matplotlib库绘制原始信号和分解后的IMFs。
运行上述代码,即可得到时间序列的变分模态分解结果的可视化图形。