# 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=...
def time_stft(x, dtype, n_fft): for _ in range(3): _ = stft(x, dtype=dtype, n_fft=n_fft) del _; gc.collect() return timeit(lambda: stft(x, dtype=dtype, n_fft=n_fft)) def time_all(x, dtype, scales, cache_wavelet, ssq_freqs, n_fft): num = str(len(x))[:-3] +...
常见的频率特征提取方法包括快速傅里叶变换(FFT)、梅尔频率倒谱系数(MFCC)、谱图(Spectrogram)和短时傅里叶变换(STFT)。这些方法各自适用于不同类型的信号分析任务,可以根据需求选择合适的技术。 如何使用Python库来可视化频率特征? 可以使用Matplotlib库结合Librosa或SciPy生成频率特征的可视化效果。例如,通过绘制频谱图或...
,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...
fftpack import fft,ifft import matplotlib.pyplot as plt import seaborn #采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的) x=np.linspace(0,1,1400) #设置需要采样的信号,频率分量有180,...
1. 时域特征提取 有量纲时域特征：这些特征包括峰值、均值、方差等，可以直接从时间序列数据中计算得到。 无量纲时域特征：如峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等，这些特征对于时间序列的幅值和分布形态更为敏感，常用于机械故障诊断等领域。2. 频域特征提取 频谱分析：使用FFT将时间...
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...