Python实现 VMD 算法 python vizard 文章目录 4.1 控制结构 4.1.1 条件分支 条件表达式 4.1.2 循环 4.1.2.1 while循环 4.1.2.2 for循环 4.2 异常处理 4.2.1 捕获与产生异常 产生异常 raise 4.2.2 自定义异常 tips 用异常跳出深层嵌套循环 4.3 自定义函数 Tips 参数默认值为可变时 危险 4.3.1 名称与Docstrings...
本研究提出的基于VMD-CNN-BiGRU的负荷预测模型在电力负荷预测中表现出较高的准确性和鲁棒性。未来,可以进一步探索其他先进的信号处理方法和深度学习模型在负荷预测中的应用,以不断提高预测精度和效率。同时,也可以将负荷预测与电力系统的其他环节相结合,如需求侧管理、储能优化等,以实现电力系统的整体优化。
变分 模态分解 ( variational mode decomposition,VMD) 算法是由 Dragomiretskiy 等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。此算法克服了 EMD 及其改进算法端点效应和模态分量 混叠的问题,可以将非稳定性、非线性且复杂度高的信号分解为多个相对平稳的子序列,在求解过 程中可自适应匹配最佳中心特征,极大程度地...
signal为我们定义的测试信号,由两个正弦波叠加而成。 3. 实现VMD算法 这里需要简化实现,可以使用简单的VMD框架。 defvmd(signal,alpha=2000,tau=0.,K=1,DC=0,init=0,tol=1e-6):# 省略VMD具体实现,此处可以参考现成的库或自己实现# 计算模态分解的各个模态,返回模态组成returnmodes# 返回多个模态 1. 2. 3...
Python实现“EMD\EEMD\VMD+Hilbert时频图”与“CWT小波时频图” 信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分,但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序,且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率,无法分析频率随时间变化的情况。随后,短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)、希尔伯特变换(HHT)等时频分...
vmd变分模态分解python vmd变分模态分解python VMD（Variational Mode Decomposition）是一种信号分解方法，它将信号分解为多个模态函数。以下是一个使用Python实现VMD的示例代码：python import numpy as np from scipy.signal import hilbert def vmd(signal, alpha, tau, K, DC):"""VMD变分模态分解函数 参数：signal...
VMD 库是 Python 中一个用于实现变分模态分解的第三方库。它基于 Python 的科学计算库 NumPy 和 SciPy,提供了丰富的函数和方法,可以方便地实现 IMF 的提取和重构。VMD 库的主要特点包括: 1.易于安装和使用:VMD 库可以通过 pip 命令进行安装,安装完成后即可直接导入使用。 2.高效性能:VMD 库使用 NumPy 和 SciPy...
在对数据进行进一步分析时,我们采用了 CEEMDAN 方法对数据进行分解,并对分解结果进行了可视化展示。首先,我们创建了一个时间序列t,其取值范围是从 0 到 RV 值数据序列RVs的长度,步长为 1,即通过t = np.arange(0, len(RVs), 1)语句实现。 然后,我们调用了Visualisation类(这里假设该类已经在其他地方定义好,用...
基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究,是将变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)三种技术相结合的预测模型,该模型在处理复杂、非线性的时间序列数据方面表现出色,特别适用于电力负荷预测等领域。以下是对该研究的详细分析: 一、模型原理 ...