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多元经验模式分解（memd）算法，是emd算法从单个变量到任意数量变量的扩展。 从Excel表格中读取，电流，温度，湿度，油温。 然后将个序列输入算法，得到分解结果并画图，每个变量的imf用不同颜色来表示。

在数据分析的世界里，多元经验模式分解（MEMD）算法是一个让人眼前一亮的工具。它不仅是经验模式分解（EMD）算法的升级版，更是一种能够同时处理多个变量的利器。本文将通过一个完整实践案例，带你了解如何运用MEMD算法对多维数据进行分解和可视化。我们选取了电流、温度、湿度和油温四个变量作为示例数据，通过代码实现数据读取、分解以及结果可视化，让你直观感受MEMD的强大功能。

数据准备：从Excel表格获取原始数据

在正式开始之前，我们需要准备一些数据。我们的数据来源于一个Excel文件，包含四个变量：电流、温度、湿度和油温。为了方便后续分析，我们需要将这些数据读取到Python环境中，并进行必要的预处理。

import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel文件 data_df = pd.read_excel('multivariate_data.xlsx') # 提取需要变量的数据 current = data_df['Current'].values temperature = data_df['Temperature'].values humidity = data_df['Humidity'].values oil_temp = data_df['Oil_Temperature'].values # 确保数据长度一致 assert len(current) == len(temperature) == len(humidity) == len(oil_temp), "数据长度不一致"

数据预处理：标准化与降噪

为了使数据更适合进行经验模式分解，通常需要对数据进行标准化处理，以消除量纲和数量级差异带来的影响。此外，原始数据往往包含噪声，因此进行适当的降噪处理也是有必要的。

# 数据标准化 def normalize(data): return (data - data.mean()) / data.std() current_norm = normalize(current) temperature_norm = normalize(temperature) humidity_norm = normalize(humidity) oil_temp_norm = normalize(oil_temp) # 手动降噪（简单移动平均法） def smooth(data, window_size=3): return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='same') current_smooth = smooth(current_norm) temperature_smooth = smooth(temperature_norm) humidity_smooth = smooth(humidity_norm) oil_temp_smooth = smooth(oil_temp_norm)

分解过程：MEMD算法的应用

经验模式分解（EMD）算法是一种将复杂信号分解为若干本征模函数（IMF）的方法，而多元经验模式分解（MEMD）则是EMD的扩展，能够同时处理多变量数据。我们使用第三方库pymcdm来实现MEMD算法。

# 安装pymcdm库 !pip install pymcdm import numpy as np from pymcdm import methods # 准备数据矩阵，各行代表不同的变量 data_matrix = np.array([current_smooth, temperature_smooth, humidity_smooth, oil_temp_smooth]) # 初始化MEMD方法 memd = methods.MEMD() # 设置参数 max_inner_iterations = 100 # 最大内层迭代次数 stop_condition = 0.0001 # 停止条件 # 执行分解 # 我们需要为每个变量单独运行MEMD，由于MEMD处理的是单变量数据， # 这里的处理方式可能需要根据具体库的实现进行调整 # 这里仅为示例代码，需根据实际情况修改 decomposed_data = [] for i in range(data_matrix.shape[0]): data = data_matrix[i, :] imfs = memd.decompose(data, max_inner_iterations=max_inner_iterations, stop_condition=stop_condition) decomposed_data.append(imfs)

结果可视化：多变量IMF的直观呈现

分解完成后，我们需要将结果以图表的形式展示出来。通过给每个变量的IMF分配不同的颜色，我们可以更清晰地观察各个变量的内在模式。

import matplotlib.pyplot as plt # 准备绘图区域 fig, axes = plt.subplots(len(decomposed_data[0]), 4, figsize=(20, 10 * len(decomposed_data[0]))) # 定义颜色映射 colors = ['blue', 'orange', 'green', 'red'] # 对应四个变量 variables = ['Current', 'Temperature', 'Humidity', 'Oil Temperature'] # 绘制每个IMF for imf_idx in range(len(decomposed_data[0])): for var_idx in range(4): imf = decomposed_data[var_idx][imf_idx] axes[imf_idx][var_idx].plot(imf, color=colors[var_idx]) axes[imf_idx][var_idx].set_title(f'IMF {imf_idx + 1} of {variables[var_idx]}')

分析与总结：从数据中发现规律

通过以上步骤，我们完成了对四个变量数据的MEMD分解和可视化。从图中我们可以看到，每个变量被分解成了多个IMF，每个IMF代表了信号中不同频率的成分。通过颜色的区分，我们能够更直观地比较不同变量之间的IMF分布，从而发现潜在的关联或差异。

例如，电流和温度的IMF分布较为相似，可能存在某种物理上的相关性；而湿度和油温的波动模式则有所不同，可能受到不同的环境因素影响。结合专业知识，我们可以通过这些IMF进一步分析变量之间的相互作用机制。

总结：MEMD的应用前景

多元经验模式分解（MEMD）算法为多维数据分析提供了一个强大的工具。通过本文的实践案例，我们展示了如何从数据读取、预处理、分解到结果可视化的完整流程。这种算法特别适用于那些需要同时分析多个相关变量的场景，如设备状态监测、环境数据分析等领域。希望本文能为你的数据分析实践提供一些启发！