Python计算IMF分量的方差贡献率代码

以下是Python计算IMF分量的方差贡献率代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 假设IMF分量数据为x1, x2, x3，将其组合成一个矩阵x
x1 = [149.5,162.5,162.7,162.2,156.5,156.1,172.0,173.2,159.5,157.7]
x2 = [69.5,77.0,78.5,87.5,74.5,74.5,76.5,81.5,74.5,79.0]
x3 = [38.5,55.5,50.8,65.5,49.0,45.5,51.0,59.5,43.5,53.5]
x = [[a,x2[x1.index(a)],x3[x1.index(a)]] for a in x1]

# 使用PCA进行降维，设置保留90%的方差
pca = PCA(rate=0.9,is_normal=False)
pca.fit(x)

# 输出协方差矩阵、特征值、特征向量、保留的主成分数、降维后的数据
print(pca.cov_mat,'-------------------------',sep='\n')
print(pca.vals,pca.vecs,'-------------------------',sep='\n')
print(pca.k,pca.covv,'-------------------------',sep='\n')
print(np.array(pca.transfer(x[:2])))

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from PyEMD import EMD
import numpy as np

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
s = np.sin(11*2*np.pi*t) + np.sin(5*2*np.pi*t) + np.sin(2*2*np.pi*t)

# 进行EMD分解
emd = EMD()
IMFs = emd(s)

# 输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数
for i, imf in enumerate(IMFs):
    var_ratio = np.var(imf) / np.var(s)
    period = len(imf) / (np.argmax(imf[:len(imf)//2]) + 1)
    corr_coef = np.corrcoef(imf, s)[0, 1]
    print("IMF %d: 方差贡献率=%.2f, 平均周期=%.2f, 相关系数=%.2f" % (i+1, var_ratio, period, corr_coef))

该代码首先生成一个包含三个正弦波的示例信号，然后使用PyEMD库进行EMD分解。最后，代码输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数。可以根据需要将代码应用于其他信号的EMD分析。