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python實現(xiàn)PyEMD經(jīng)驗模態(tài)分解殘差量分析

 更新時間:2022年05月10日 10:55:32   作者:Cyril_KI  
這篇文章主要為大家介紹了PyEMD經(jīng)驗模態(tài)分解及變體殘余量分析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

前言

PyEMD是經(jīng)驗模態(tài)分解 (EMD)及其變體的Python實現(xiàn),EMD最流行的擴展之一是集成經(jīng)驗模態(tài)分解 (EEMD),它利用了噪聲輔助執(zhí)行的集成。

顧名思義,這個包中的方法獲取數(shù)據(jù)(信號)并將其分解為一組組件。所有這些方法理論上都應該將信號分解為同一組分量,但實際上有很多細微差別和不同的方法來處理噪聲。無論采用何種方法,獲得的分量通常稱為本征模態(tài)函數(shù)(IMF),以強調(diào)它們包含固有(自身)屬性,即特定振蕩(模態(tài))。(以上來自官方文檔)

兩種實現(xiàn)形式

最近嘗試實現(xiàn)CEEMDAN,CEEMADN也是EMD的一種變體。按照官方API,有以下兩種形式的寫法:

大部分博客采用的是第一種寫法:

ceemdan = CEEMDAN()
ceemdan.ceemdan(load)
imfs, res = ceemdan.get_imfs_and_residue()
vis = Visualisation()
vis.plot_imfs(imfs, res)

這種寫法得到的圖為:

在這里插入圖片描述

第二種寫法,也是官方的寫法:

ceemdan = CEEMDAN()(load)
imfs, res = ceemdan[:-1], ceemdan[-1]
vis = Visualisation()
vis.plot_imfs(imfs, res)

得到的圖示為:

在這里插入圖片描述

可以發(fā)現(xiàn),兩張圖最大的區(qū)別在于Res。一般論文中給出的圖示是第二種。

我們嘗試輸出第一種方法中的Res:

[ 0.00000000e+00 -2.84217094e-14  0.00000000e+00 ... -2.84217094e-14
  0.00000000e+00  0.00000000e+00]

可以發(fā)現(xiàn)其量級特別小,還原時我們可以不加上這一部分。而方法二中的Res顯然量級是最大的,還原時必須加上。

因此,方法一中的Res是我們一般人所理解的殘余量,在真正進行建模時可以不考慮。

方法一中畫圖時如果我們不包含殘余量,即:

vis.plot_imfs(imfs=imfs, residue=res, include_residue=False)

我們將得到:

在這里插入圖片描述

區(qū)別

在github上經(jīng)過交流后,得到如下結(jié)論:

方法一中的Res是真正意義上的殘余量,或許叫殘差更合適一點,也就是分解之后不能再分解的部分。在PyEMD的源碼中被定義為:

S * scale_s - np.sum(self.C_IMF, axis=0)

因此,ceemdan.get_imfs_and_residue()實際上得到的是最終的IMF和重建誤差,而不是殘差。

殘差的正確獲取方式是ceemdan[-1]。

以上就是python實現(xiàn)PyEMD經(jīng)驗模態(tài)分解殘差量分析的詳細內(nèi)容,更多關于PyEMD經(jīng)驗模態(tài)分解殘差量的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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