python emd分解

EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种信号分解方法，可以将非平稳信号分解为一系列固有模态函数（IMF）。在Python中，我们可以使用第三方库PyEMD来实现EMD分解算法\[1\]。

以下是一个简单的EMD分解程序的代码示例：

from PyEMD import EMD
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建信号数据：
t = np.linspace(0, 1, num=1000)
s = np.sin(13*np.pi*t) + np.cos(37*np.pi*t)

# 利用PyEMD库进行EMD分解：
emd = EMD()
emd.emd(s)

# 绘制分解的IMF：
IMFs = emd.get_imfs()
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, s, 'r')
plt.title('Signal')
for n, imf in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, n+2)
    plt.plot(t, imf, 'g')
    plt.title('IMF %i' %(n+1))

# 显示图像：
plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码首先创建了一个信号数据，然后使用PyEMD库的EMD类进行EMD分解。分解后的IMF可以通过`emd.get_imfs()`方法获取。最后，使用matplotlib库绘制了原始信号和分解后的IMF图像\[1\]。

如果你想在Python中使用EMD分解，可以按照以上代码示例进行编写\[1\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python EMD分解程序](https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/131391712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Python】这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在python中的实现方法](https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/127779846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]