CEEMDAN的Python代码调用

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种信号处理方法，用于将非线性和非平稳信号分解成一组固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。以下是CEEMDAN的Python代码调用示例：

import numpy as np
from PyEMD import EMD

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)

# 创建EMD对象
emd = EMD()

# 对信号进行CEEMDAN分解
IMFs = emd.ceemdan(signal)

# 打印每个IMF的形状
for i, IMF in enumerate(IMFs):
    print(f"IMF {i+1}: {IMF.shape}")

# 绘制原始信号和分解后的IMFs
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'r')
plt.title("Original Signal")

for i, IMF in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, i+2)
    plt.plot(t, IMF, 'b')
    plt.title(f"IMF {i+1}")

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码使用PyEMD库来实现CEEMDAN分解。首先，创建一个示例信号，然后创建一个EMD对象。接下来，调用`ceemdan`方法对信号进行CEEMDAN分解，返回一组IMFs。最后，使用matplotlib库绘制原始信号和分解后的IMFs。