lmd信号分解python库调用

LMD (Local Mean Decomposition) 是一种用于信号处理和时间序列分析的非线性方法，它将复杂信号分解成一系列包含趋势、季节性和残差成分的简单部分。在 Python 中，你可以通过安装 `lmds` 或者 `pyts` 这样的库来使用 LMD 技术。

`pyts` 库是一个专门针对时间序列数据分析的 Python 模块，它包含了对 LMD 的支持。如果你还没有安装，可以使用 pip 来安装：

pip install pyts

然后，你可以按照以下步骤调用 LMD 函数：

from pyts.decomposition import LMD

# 假设你有一个名为 data 的时间序列数组
data = ...  # 时间序列数据

# 创建 LMD 分解器实例
lmd = LMD()

# 对数据进行分解
components = lmd.fit_transform(data)

# 组件通常包括 trend（趋势）、seasonality（季节性）和 residual（残差）
trend = components['trend']
seasonality = components['seasonality']
residual = components['residual']