最后再介绍一下封装函数,它可以一行代码实现7种模态分解和画图,包括EMD,EEMD,CEEMD,CEEMDAN,ICEEMDAN,EWT,VMD。同时也可以输出分解结果、中心频率(仅对VMD)、程序运行时间、重构误差。 关于这两个函数更详细的参数及介绍可以看这里: defpEMDs(data,FsOrT,methodSel,options=None):"""整合版"类EMD"
LSTM-EMD-PCA预测方法适用于各种时间序列数据的预测,如金融数据、气象数据、工业数据等。其优势在于能够处理非线性和非平稳数据,提取时间序列中的不同频率成分和关键特征,从而提高预测准确性。此外,该方法还能够减少模型的复杂度并避免过拟合问题。 2 运行结果 部分代码: def StrategyDevelopment(): """ This function...
可视化可以通过如下示例代码来实现: importmatplotlib.pyplotaspltfromPyEMDimportEMD# 示例数据signal=[your signal data]emd=EMD()IMFs=emd(signal)# 画图显示plt.figure()plt.subplot(len(IMFs)+1,1,1)plt.plot(signal,'r')plt.title("Original Signal")foriinrange(len(IMFs)):plt.subplot(len(IMFs)+...
pip install EMD-signal 接下来,我们将通过一个简单的示例来演示如何在Python中使用EMD。假设我们有一个包含两个频率成分的合成信号,我们将使用EMD来分析这个信号。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyEMD import EMD # 创建一个合成信号,包含两个频率成分 fs = 1000 # 采样频率 t = ...
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。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyEMD import EMD # 创建一个合成信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t) # 实例化...
Python代码逐行解读+EMD/EEMD/CEEMDAN+LSTM 时序预测(仅水论文), 视频播放量 14942、弹幕量 4、点赞数 345、投硬币枚数 158、收藏人数 1237、转发人数 123, 视频作者 代码解析与论文精读, 作者简介 代码解读、AI教学、论文指导和合作:17136492579(备注来意),相关视频
这段代码首先生成了一个包含两个频率成分的模拟信号,然后使用PyEMD库中的EMD类对其进行分解,最后通过matplotlib库绘制了原始信号和分解得到的IMFs。你可以根据需要调整信号的频率、长度等参数,或者替换为实际的数据进行EMD分解。
plt.plot(t, imf, 'g') plt.title('IMF {}'.format(i+1)) plt.tight_layout() plt.show() ``` 以上代码首先构造了一个由三个正弦波叠加而成的测试信号,然后使用PyEMD库的EMD对象对其进行EMD分解,并将分解结果绘制出来。最终的图像中,第一行为原始信号,接下来的每一行为一个IMF分量。©...