用python实现ICCEMDAN的算啊

ICCEMDAN是一种基于小波变换和独立成分分析（ICA）的非线性盲源分离算法。用Python实现ICCEMDAN的过程主要包括以下几个步骤：

1.导入需要用到的Python库，如numpy、scipy、matplotlib等。

2.读取需要分离的混合信号，并将其转化为numpy数组的形式。

3.对混合信号进行EMD分解，得到各个分量。

4.对各个分量进行ICAPCA降维，降低噪声对分离效果的影响。

5.使用FastICA对降维后的信号进行独立成分分析，得到源信号。

6.将分离得到的源信号保存为文件或显示在图像中。

具体实现过程可以参考本人编写的Python代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
from sklearn.decomposition import PCA, FastICA

# 读取混合信号
def load_data(file_path):
    data = np.loadtxt(file_path)
    return data

# EMD分解
def emd_decomposition(data):
    from PyEMD import EMD
    emd = EMD()
    imfs = emd(data)
    return imfs

# ICAPCA降维
def icapca_reduce(data):
    pca = PCA(n_components=0.95)
    pca.fit(data)
    ica = FastICA(n_components=pca.n_components_, max_iter=1000, tol=1e-5)
    ica.fit(data)
    s = ica.transform(data)
    return s

# FastICA独立成分分析
def fastica_decomposition(data):
    ica = FastICA(n_components=data.shape[0], max_iter=1000, tol=1e-5)
    s = ica.fit_transform(data)
    return s

# 保存分离后的信号
def save_signal(data, file_path):
    np.savetxt(file_path, data, delimiter='\t')

# 显示分离后的信号
def show_signal(data, fs):
    for i in range(data.shape[0]):
        plt.subplot(data.shape[0], 1, i+1)
        plt.plot(np.arange(data.shape[1])/fs, data[i], linewidth=0.5)
        plt.ylabel('Signal {}'.format(i+1))
    plt.xlabel('Time(s)')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    # 读取混合信号
    file_path = 'mixed_signal.txt'
    data = load_data(file_path)
    # EMD分解
    imfs = emd_decomposition(data)
    # ICAPCA降维
    s = icapca_reduce(imfs)
    # FastICA独立成分分析
    s = fastica_decomposition(s)
    # 保存分离后的信号
    file_path = 'source_signal.txt'
    save_signal(s, file_path)
    # 显示分离后的信号
    show_signal(s, 2000)

以上代码仅为参考，具体应用中可能需要根据数据的特点进行一定的修改。