ceemd分解python实现
时间: 2023-12-13 18:01:10 浏览: 122
CEEMD(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition)是一种信号分解方法,它可以将非平稳和非线性信号分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),每个IMF代表了信号中的一个固有模式。CEEMD方法相比传统的EMD方法,通过将原始信号加入随机噪声并多次分解求取平均值,能够弥补传统EMD方法在对噪声敏感性方面的不足。
下面是一个用Python实现CEEMD分解的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def ceemd(x, num_sifts, num_iterations):
np.random.seed(0) # 设置随机种子,保证每次运行结果一致
imfs = np.zeros((num_sifts, len(x))) # 存储每次迭代的IMF结果
for sift_index in range(num_sifts):
residue = x # 初始残差为原始信号
for iteration_index in range(num_iterations):
# 生成随机噪声序列
noise = np.random.randn(len(residue))
# 分解信号并得到当前IMF
imf = residue - noise
# 提取当前IMF的均值
mean_imf = imf.mean()
# 减去均值得到残差
residue = imf - mean_imf
# 存储当前迭代得到的IMF
imfs[sift_index] = residue
# 返回所有IMF和最终残差
return imfs, residue
# 示例代码运行
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)
signal = np.sin(x) + np.sin(5 * x) + np.sin(10 * x)
imfs, residue = ceemd(signal, num_sifts=10, num_iterations=100)
```
以上代码实现了CEEMD的核心过程。首先定义了一个ceemd函数,参数包括原始信号x、迭代次数num_sifts和迭代轮数num_iterations。通过循环迭代将原始信号进行分解,并将每次迭代得到的IMF存储在imfs数组中,最后返回imfs和最终残差residue。
在示例代码中,我们生成了一个包含三个正弦波的原始信号,然后调用ceemd函数进行分解,得到了10个IMF和最终残差。你可以自己定义不同的信号和参数来尝试CEEMD的分解效果。最后,利用matplotlib库可以对分解结果进行可视化展示。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)