python eemd分解 文心快码 EEMD(集成经验模态分解)是一种改进的经验模态分解(EMD)方法,旨在解决EMD中存在的模态混叠问题。它通过向原始信号中添加多次不同的白噪声序列,并对每次添加噪声后的信号进行EMD分解,最后对得到的IMF(本征模态函数)进行平均,从而消除噪声的影响。以下是使用Python进行EEMD分解的步骤: 了解EEMD...
significant_imfs = whitenoise_check(IMF_stock, test_name='apriori') EEMD -Ensemble Empirical Mode Decomposition # perform emd on the noisy signal eemd = EEMD() # detect extrema using parabolic method emd = eemd.EMD emd.extrema_detection="parabol" # Execute EEMD on s eIMF = eemd.eemd(s,...
plt.show() # 使用EEMD进行信号分解 eemd = EEMD() eemd(signal) imfs, res = eemd.get_imfs_and_residue() # 可视化分解后的IMFs plt.figure(figsize=(12, 8)) for i in range(imfs.shape[0]): plt.subplot(imfs.shape[0] + 1, 1, i+1) plt.plot(t, imfs[i, :]) plt.title(f'IM...
(3)第三种方式,用a_dict.values()来获取value值,这种方法很少使用,因为它只能获取value值 a_dict={'name': '张三', 'age': 21, 'course': 'python', 'score': 80.5} for i in a_dict.values(): #只获取value print(i) 1. 2. 3. (4)第四种方式,使用a_dict.items()来获取key和value print(...
端点效应EMD方法控制得较好一些,其他分解方法或多或少都有一些端点效应。 (3)重构误差 对于重构误差,结果如下: 其中EMD、CEEMD,CEEMDAN,ICEEMDAN,EWT都是在10的-15次方这个量级,这个结果几乎可以忽略不计;EEMD则在10的-1次方的量级,结果较为一般;VMD的重构误差最大,最大值在0.5左右。
#对 p-1 进行分解 pow_2, tmp = 0, p - 1 while tmp % 2 == 0: tmp //= 2 pow_2 += 1 # 进行多次素性测试 for a in (2, 3, 5, 7, 11): basic = pow(a, tmp, p) # a^m 是 p 的倍数或者满足条件 if basic in (0, 1, p - 1): continue ...
Python - EEMD分解 # 导入工具包 import numpy as np from PyEMD import EEMD, EMD, Visualisation import pylab as plt def Signal(): global E_imfNo E_imfNo = np.zeros(50, dtype=np.int) # EEMD options max_imf = -1 """ 信号参数:...
EEMD-GRU:非线性和非平稳时间序列预测的深度学习方法 摘要 本文介绍了如何使用集合经验模态分解(EEMD)和门控循环单元(GRU)进行时间序列预测,尤其适用于处理非线性和非平稳的数据。文中包含了数据预处理、建模、超参数调优、评估指标计算以及结果可视化的完整流程,并提供了详细的代码示例。适合人群:有一定编程基础的数据...
EEMD分解 eemd_result = eemd.eemd(signal_init) # 绘制原始信号 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, signal_init) plt.title('Original Signal') # 绘制EEMD处理结果 plt.subplot(2, 1, 2) for i in range(eemd_result.shape[0]): if i>2: plt.plot(t, eemd_result[i]) plt.title('EEMD ...
eemd(signal) imfs, res = eemd.get_imfs_and_residue() # 可视化分解后的IMFs plt.figure(figsize=(12, 8)) for i in range(imfs.shape[0]): plt.subplot(imfs.shape[0] + 1, 1, i+1) plt.plot(t, imfs[i, :]) plt.title(f'IMF {i+1}') ...