eemd的python代码

以下是一个简单的 Python 实现 EEMD 的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sifting(x):
    # 定义一个内部函数，用于将 x 分解成 IMF
    def decompose(x):
        # 初始化 x1 为 x
        x1 = x
        # 初始化一个空的 list，用于存储分解出来的 IMF
        imfs = []
        # 迭代，直到 x1 成为一个单调函数
        while not is_mono(x1):
            # 初始化一阶差分
            h = x1 - np.roll(x1, 1)
            # 找到极值点
            max_pos, min_pos = find_extrema(h)
            # 插值，拟合上下包络线
            max_env, min_env = fit_spline(max_pos, min_pos, x1)
            # 计算平均值
            mean_env = (max_env + min_env) / 2
            # 提取 IMF
            imf = x1 - mean_env
            # 将 IMF 加入列表中
            imfs.append(imf)
            # 计算新的 x1，准备下一次迭代
            x1 = mean_env
        
        # 将最后一个 x1 加入列表中，作为最后一个 IMF
        imfs.append(x1)
        
        return imfs
    
    # 判断一个序列是否是单调序列
    def is_mono(x):
        return np.all(x[:-1] >= x[1:]) or np.all(x[:-1] <= x[1:])
    
    # 找到一个序列的所有极值点
    def find_extrema(x):
        max_pos = (np.diff(np.sign(np.diff(x))) < 0).nonzero()[0] + 1
        min_pos = (np.diff(np.sign(np.diff(x))) > 0).nonzero()[0] + 1
        return max_pos, min_pos
    
    # 对一个序列进行样条插值，拟合上下包络线
    def fit_spline(max_pos, min_pos, x):
        max_env = np.zeros_like(x)
        min_env = np.zeros_like(x)
        # 样条插值
        max_spline = interpolate.interp1d(max_pos, x[max_pos], kind='cubic')
        min_spline = interpolate.interp1d(min_pos, x[min_pos], kind='cubic')
        # 根据插值结果计算上下包络线
        for i in range(len(x)):
            max_env[i] = max_spline(i)
            min_env[i] = min_spline(i)
        return max_env, min_env
    
    # 定义分解参数
    N = len(x)
    std = np.std(x)
    stop = 0.05 * std
    imfs = []
    # 迭代，直到剩余部分成为一个单调函数
    while np.abs(x).max() > stop:
        # 加入随机噪声
        x = x + np.random.randn(N)
        # 分解，得到一组 IMF
        imf = decompose(x)
        # 提取最后一个 IMF，加入列表中
        imfs.append(imf[-1])
        # 剩余部分定义为前面所有 IMF 的和
        x = x - imf[-1]
    
    return imfs

# 生成测试数据
t = np.linspace(0, 1, 500)
x = np.sin(2 * np.pi * t) + np.sin(10 * np.pi * t)

# 对测试数据进行 EEMD 分解
imfs = sifting(x)

# 绘制分解结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i, imf in enumerate(imfs):
    plt.subplot(len(imfs), 1, i + 1)
    plt.plot(t, imf)
plt.tight_layout()
plt.show()

这个代码使用了 Python 中的 NumPy 和 Matplotlib 库，实现了一个较为基础的 EEMD 算法。