# 2.1 参数设置options={'MaxNumIMFs':3}# 最大的IMF数量,这个数量中包含趋势项# 2.2 绘制分解图imf,_,elapsedTime,reconError=pEMDs(data,FsOrT,'EMD',options) 运行后可以得到三张图: 如果绘制分解结果及各分量的频谱图,可以执行下边这样代码: imf,elapsedTime,reconError=pEMDsandFFT(data,FsOrT,'EMD'...
EMD分解:使用EMD类对信号进行分解,获得各个IMF。 频谱计算:利用快速傅里叶变换(FFT)计算信号的频谱。 绘制图形:使用Matplotlib库绘制原始信号和每个IMF的时间图,以及原始信号的频谱图。 序列图演示 下面是一个简化的序列图,展示了EMD过程中的信号分解步骤: 余量信号IMF2IMF1EMD过程原始信号余量信号IMF2IMF1EMD过程原...
def plot_emd(data, IMF, begin, end, sample_freq, figsize=(10,10), dpi=96, file=None): t = np.arange(begin, end, 1 / sample_freq) N = IMF.shape[0]+1 xf = fft.fftfreq(sample_freq, 1 / sample_freq) dataf = fft.fft(data, sample_freq) # Plot results plt.figure(figsize=...
xf=np.fft.rfft(xs)/fft_size# 利用np.fft.rfft()进行FFT计算,rfft()是为了更方便对实数信号进行变换,由公式可知/fft_size为了正确显示波形能量 # rfft函数的返回值是N/2+1个复数,分别表示从0(Hz)到sampling_rate/2(Hz)的分。 #于是可以通过下面的np.linspace计算出返回值中每个下标对应的真正的频率: fr...
,VMD分解采用的是GitHub上的vmdpy代码,fftlw是笔者之前博文写的快速傅里叶变化代码,请自行下载。EMD\EEMD\VMD分解+Hilbert时频图的函数代码如下,其中,只需在调用decompose_lw()时改method即可以换不同的分解方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...
最后两篇**写希尔伯特变换与小波变换,这两个常见的变换用的也很普遍,他们处理的信号与fft不同,fft的频谱图只是展现时域信号中具有的频率成分,但我们需要知道什么时间点,21ic电子技术开发论坛
📊 信号处理: 经验模态分解EMD、EEMD 奇异谱分析SSA 快速傅里叶变换FFT 绘制频谱密度 波峰波谷定位 去除基线漂移 🎯 数学建模: 随机森林预测回归分类 支持向量机 BP神经网络 ARIMA时间序列分析 LSTM时间序列分析 蒙特卡洛模拟 模糊数学 主成分分析 因子分析 典型相关性分析 微分方程求解 欧拉法 四阶龙格库塔法 二...
本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行短时傅里叶变换的介绍与参数选择,最后通过Python实现对故障数据的时频图像分类。, 视频播放量 260、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 12、转发人数 0, 视频作者 建模先锋, 作者简介 更多资源分享,代码获取,请关注
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return timeit(lambda: ssq_stft(x, dtype=dtype, n_fft=n_fft)) #CWT变换 def time_cwt(x, dtype, scales, cache_wavelet): wavelet = Wavelet(dtype=dtype) if cache_wavelet: for _ in range(3): # warmup run _ = cwt(x, wavelet, scales=scales, cache_wavelet=True) ...