eemd分解r语言代码

以下是用R语言实现EEMD分解的示例代码：

library(eemd)

# 创建信号
set.seed(123)
t <- seq(0, 1, length.out = 100)
x <- sin(2*pi*t*5) + sin(2*pi*t*10) + rnorm(100)

# 进行EEMD分解
num_siftings <- 100   # 设置迭代次数
ensemble_size <- 50   # 设置集成个数
emd_results <- eemd(x, num_siftings, ensemble_size)

# 绘制结果
par(mfrow = c(ensemble_size, 1), mar = c(0, 1, 0, 1))
for (i in 1:ensemble_size) {
  plot(emd_results$imfs[i,], type = 'l', main = paste0("IMF ",i))
}

这个代码生成了一个包含两个正弦波和一些随机噪声的信号，并使用EEMD分解将其分解为若干个IMF。可以调整迭代次数和集成个数来控制分解的精度和速度。

相关问题

R语言计算EEMD分解得到的各IMF方差贡献率、平均周期、相关系数，高频、低频、趋势项分量

在R语言中，可以使用Rlibeemd和eemd包来进行EEMD分解。以下是一个简单的EEMD分解示例：

首先，安装并加载所需的包：

install.packages("Rlibeemd")
install.packages("eemd")
library(Rlibeemd)
library(eemd)

接下来，我们可以利用Rlibeemd包中的eemd()函数进行EEMD分解。这个函数需要两个输入参数：数据和分解的模式数。下面是一个示例代码：

# 生成示例数据
set.seed(123)
x <- sin(seq(0, 2*pi, length.out = 200)) + rnorm(200, sd = 0.1)

# 进行EEMD分解
eemd_res <- eemd(x, num_modes = 3)

# 获取各IMF分量
imfs <- eemd_res$imfs

# 计算各IMF方差贡献率
imf_var <- apply(imfs, 2, var)
total_var <- var(x)
var_ratio <- imf_var / total_var

# 计算各IMF平均周期
imf_period <- rep(NA, ncol(imfs))
for (i in 1:ncol(imfs)) {
  imf_period[i] <- compute_period(imfs[, i])
}

# 计算各IMF与原始信号的相关系数
imf_corr <- rep(NA, ncol(imfs))
for (i in 1:ncol(imfs)) {
  imf_corr[i] <- cor(x, imfs[, i])
}

# 获取高频、低频、趋势项分量
high_freq <- imfs[, which(imf_period < 10)]
low_freq <- imfs[, which(imf_period >= 10 & imf_period < 50)]
trend <- imfs[, which(imf_period >= 50)]

在上述代码中，我们首先生成了一个示例数据x，然后使用eemd()函数将其进行EEMD分解，并获取各IMF分量。接下来，我们计算了各IMF方差贡献率、平均周期和与原始信号的相关系数。最后，我们使用阈值法将IMF分量分为高频、低频和趋势项分量。

需要注意的是，EEMD分解的结果可能因为随机性而有所不同，因此需要进行多次分解并取平均值来提高结果的可靠性。

R语言实现EMD分析

EMD（经验模态分解）是一种将非平稳信号分解成一组固有模态函数（IMF）的方法。在R语言中，可以使用Rlibeemd包来实现EMD分析。

首先，需要安装Rlibeemd包。可以使用以下命令来安装：

install.packages("Rlibeemd")

接下来，可以使用以下代码来实现EMD分解：

library(Rlibeemd)

# 生成示例数据
x <- seq(0,10*pi,length=200)
y <- sin(x)+rnorm(length(x),0,0.1)

# 进行EMD分解
imf <- EEMD(y, num_siftings=50, ensemble_size=50)

# 绘制分解结果
plot(x,y, type="l", main="EMD Decomposition")
for (i in 1:ncol(imf)) {
  lines(x,imf[,i], col=i+1)
}

其中，EEMD函数用于进行EMD分解，其中num_siftings参数表示每个IMF的迭代次数，ensemble_size参数表示生成IMF的集合大小。

运行以上代码后，可以得到EMD分解结果的图形。