算法运行环境为MATLAB R2018A,执行一维信号的稀疏度量方法,包括峰度(Kurt)、负熵(NE)、d -范数(DN)、2-范数与1-范数之比(L2/L1)、基尼指数(GI)、修正平滑指数(MSI)、基尼指数2 (GI2)、基尼指数3 (GI3)、广义基尼指数(GGI)、完全广义基尼指数等。算法可迁移至金融时间序列,地震信号,机械振动信号,语音信号,...
python import numpy as np from scipy.stats import wasserstein_distance # 定义两个分布 dist1 = np.array([0.1, 0.4, 0.5]) dist2 = np.array([0.9, 0.05, 0.05]) # 计算EMD距离 emd_distance = wasserstein_distance(dist1, dist2) print(f"EMD Distance: {emd_distance}") 4. EMD算法在数据...
案例1---Python实现EMD案例 结合上面的算法分析过程,从代码角度来看看这个算法。 1.求极大值点和极小值点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from scipy.signalimportargrelextrema""" 通过Scipy的argrelextrema函数获取信号序列的极值点""" # 构建100个随机数 data=np.random.random(100)# 获...
python emd 分解与重构 python em算法 文章目录 1. EM算法概述 2. 原理及数学表达 3. 代码实现 4. 总结 1. EM算法概述 EM (Expectation Maximization) 算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(...
下面是使用Python库实现EMD算法的示例代码。我们将使用PyEMD库,这是一个专门用于EMD的Python包。 安装PyEMD 在开始代码之前,确保您已安装了PyEMD库。可以使用以下命令进行安装: AI检测代码解析 pipinstallPyEMD 1. 示例代码 以下是一个简单的EMD示例,其中我们将一个合成信号进行分解。
二、EMD算法Python实现的基本原理 1. EMD算法的实现需要解决一个最小化问题,即寻找两个分布之间的最小代价。 2. 在Python中,可以使用scipy包中的optimize模块来实现EMD算法,该模块提供了优化算法的实现,可以直接调用进行分布对齐计算。 3. EMD算法的实现可以分为以下几个步骤: 1)将两个分布表示为柱状图; 2)计算...
emd分解 算法 python 一、emd分解算法原理 emd分解算法的核心思想是将两个概率分布逐步分解为一组基本分布,然后比较这组基本分布之间的差异。它的基本步骤如下: 1. 输入两个概率分布P和Q,其中P的总质量等于Q的总质量; 2. 根据P和Q的质量分布,将P和Q分解为一组基本分布; 3. 计算每对基本分布之间的距离,...
python实现EMD案例 # 导入工具库importnumpyasnpfromPyEMDimportEMD,Visualisation 构建信号 时间t: 为0到1s,采样频率为100Hz,S为合成信号 # 构建信号t = np.arange(0,1,0.01) S =2*np.sin(2*np.pi*15*t) +4*np.sin(2*np.pi*10*t)*np.sin(2*np.pi*t*0.1)+np.sin(2*np.pi*5*t) ...
MEMD多元经验模态分解算法:Python代码实现与可视化分析多变量信号的IMF提取,利用Python代码实现MEMD多元经验模态分解算法:从多元时间序列数据中提取本征模态函数(IMF)并可视化分解结果,MEMD 多元经验模态分解 Python代码 MEMD是一种多元经验模态分解算法,是EMD从单个特征到任意数量特征的拓展,用于分析多变量信号并提取其本征模...
python实现EMD分解时间序列 python em算法 假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。在校园里随便地活捉了100个男生和100个女生,他们共200个人(也就是200个身高的样本数据)。 一 高斯模型 你开始喊:“男的左边,女的右边,其他的站中间!”。然后你就先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从...