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? ? PyEMD是經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)及其變體的Python實現(xiàn)。最流行的擴(kuò)展之一是集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)，它利用了噪聲輔助執(zhí)行的集成。

? ? EMD的結(jié)果是得到一組具有振蕩特征的分量。在普通EMD算法中，這些被稱為固有模態(tài)函數(shù)(IMFs)，因為它們被期望具有單一模態(tài)。相反，EEMD不太可能產(chǎn)生純振蕩，因為注入噪聲的影響可以在整個分解過程中傳播。

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? ??為了獲得最新版本，建議從git存儲庫下載源代碼。別擔(dān)心，安裝很簡單。直接從GitHub或使用命令lin下載這個目錄即可：

? ?然后進(jìn)入下載的項目，從命令行運行：

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? ? ?從PyPi獲得的打包版本稍微落后于這個項目，因此一些特性可能不一樣。然而，它似乎是安裝Python包最簡單/最好的方法，為什么不使用這個呢?

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?主要用途：

? ? ? 大多數(shù)(如果不是全部的話)方法遵循相同的使用模式：

? ? ? ? ? ? ?導(dǎo)入方法

? ? ? ? ? ??初始化方法

? ? ? ? ? ??將方法應(yīng)用于普通EMD上

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?參數(shù)：

? ? ?通過調(diào)整篩選或停止條件相關(guān)的參數(shù)，可以改變分解過程。

篩選：

? ? ?篩選取決于使用的方法，因此這些參數(shù)應(yīng)該在方法中查看。然而，典型的參數(shù)與樣條方法或鏡像點的數(shù)目有關(guān)。

停止條件：

? ? 所有方法都有相同的兩個條件，FIXE和FIXE_H，用于停止與篩選迭代次數(shù)相關(guān)的操作。將參數(shù)FIXE設(shè)置為任何正值都可以將每個IMF的迭代次數(shù)設(shè)置為FIXE。

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? ? FIXE_H參數(shù)表示原IMF信號滿足IMF條件時的迭代次數(shù)，即極值和過零次數(shù)相差最多為1，均值接近于0。這意味著每個IMF至少會有FIXE_H迭代。

? ?當(dāng)FIXE和FIXE_H都為0時，將檢查其他條件。這些可以檢查連續(xù)迭代之間的收斂性或輸出的振幅是否低于可接受的范圍。

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?EMD的使用：

下面是舉的例子：

? ? ?在大多數(shù)情況下，默認(rèn)設(shè)置就足夠了。只需導(dǎo)入EMD并將信號傳遞給EMD方法。

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? ?下面是關(guān)于如何創(chuàng)建和繪制結(jié)果的完整腳本。

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下圖是在輸入的情況下生成的:

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EEMD使用：

? ? ? ?使用Esnembld EMD (EEMD)最簡單的情況是導(dǎo)入EEMD并將信號傳遞給EEMD方法。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xubingkuai/p/10314245.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pyemd资料学习 2019.1.24 https://media.readthedocs.org/pdf/pyemd/latest/pyemd.pdf的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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