1.1 EMD概述 1.2 本征模态函数IMF 1.3 EMD 分解的基本假设 2 EMD分解的基本原理和步骤 第一步,极值点提取: 第二步,构建上下包络线: 第三步,提取均值函数: 第四步,迭代分解: 第五步,确定本征模态函数(IMF): 第六步,重构信号: 3 基于Python的EMD实现 3.1 导入数据 3.2 EMD分解 3.3 信号分量的重构 3.4 信...
EMD,经验模态分解,是一种信号分解的技术; 它提出了一个概念叫基本模态分量IMF, EMD 用于处理非平稳信号,可用于任意数据,基于数据本身进行分解; EMD 把一个信号分解成 多个 IMF,每个 IMF 具有线性和非线性的特点,还有一个信号残余分量,常常代表信号的直流分量或者信号的趋势; EMD 分解得到的 IMF,频率逐渐降低,尺度...
二、集合经验模态分解(EEMD) 为了解决EMD的问题,Wu和Huang提出了集合经验模态分解(EEMD)。EEMD通过在原始数据中加入一定强度的白噪声,然后对每个噪声数据进行EMD分解,最后对得到的所有IMF进行总体平均,从而消除白噪声的影响。 EEMD在一定程度上解决了模态混叠和端点效应的问题,但它也引入了一个新的参数:噪声的强度。如...
EMD在信号去噪中的应用主要是基于噪声和有用信号在频率特性上的差异,通过分解得到的IMFs来重构信号,从而实现去噪的目的。 二、集合经验模态分解(EEMD) 虽然EMD在处理非线性、非平稳信号时表现出色,但它也存在一些局限性,如对噪声敏感、易产生模态混叠等。为了克服这些问题,Wu和Huang提出了集合经验模态分解(EEMD)算法。
上述方法中,EMD,EEMD,CEEMD方法使用的是PyEMD包,EWT使用的是ewtpy包,所以在程序运行前,需要执行下述指令进行安装: pip install EMD-signal pip install ewtpy ICEEMDAN是笔者根据MATLAB中的iceemdan文件的写法进行修改的,vmd方法则是根据vmdpy的基础上修改了bug实现的。
EEMD的评价指标与EMD类似,主要用于衡量信号分解的质量和效果。以下是常用的EEMD评价指标: 3.1. 均方误差(Mean Square Error,简称MSE) 同EMD中的MSE指标,用于衡量信号分解的精度。 3.2. 峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,简称PSNR) 同EMD中的PSNR指标,用于衡量信号分解的质量。 3.3. 相对误差(Relative Error,...
下面是EMD和EEMD的评价指标: 1.残差(Residual):EMD和EEMD分解后,每个IMF都应该是正交的,因此可以通过计算每个IMF的残差来评估分解的效果。如果残差很小或者不为零,则说明分解存在问题。 2.总能量(Total Energy):EMD和EEMD分解后,总能量应该等于原始信号的能量,因此可以通过计算每个IMF的总能量来评估分解的效果。
Python代码逐行解读+EMD/EEMD/CEEMDAN+LSTM 时序预测(仅水论文), 视频播放量 1.3万播放、弹幕量 4、点赞数 317、投硬币枚数 150、收藏人数 1147、转发人数 111, 视频作者 代码解析与论文精读, 作者简介 量化小白快速上手、机器学习策略讲解,论文指导可私聊,相关视频:基
2. EEMD评价指标可以用于比较不同信号处理算法的性能。 3.残差能量比(Residual Energy Ratio)是一种常用的EEMD评价指标。 4.信噪比(Signal-to-Noise Ratio)也可以用作EEMD评价指标之一。 5.重构信号的均方误差(Mean Square Error)是评估EEMD性能的指标之一。 6.峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)也常用于EEMD...
关于EMD、EEMD的总结 关于EMD、EEMD的总结 EMD经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD），可以将⼀组时间序列数据X(t)变换成n个本征模函数和⼀个单调的差值序列之和。那么对于X(t)的预测，可以分解为对这n个本征模函数的预测和这个单调的差值序列的预测。EMD的主要缺陷是：如果时间序列不符合完全⽩噪...