CEEMDAN算法及其可视化：Python实现与完整代码

首先，我们需要导入所需的库和模块。我们将使用NumPy进行数学运算，matplotlib进行可视化，pandas读取CSV文件，以及pyecharts生成交互式图表。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

接下来，我们将定义CEEMDAN算法的函数。CEEMDAN是一种自适应信号处理方法，用于分解非线性、非平稳信号。代码如下：

def CEEMDAN(x, imf_num):
# 初始化
imf_list = []
res = x
n = len(x)
for i in range(imf_num):
imf = np.zeros(n)
while True:
a = np.random.rand() * 0.05
b = np.random.rand() * 0.05
temp = np.zeros(n)
temp[0] = x[0] + a * np.sin(2 * np.pi * b * i / n)
for j in range(1, n):
temp[j] = x[j] + a * np.sin(2 * np.pi * b * (i + j) / n) - a * np.sin(2 * np.pi * b * (i - j) / n)
res = res - temp
if np.max(np.abs(res)) < 1e-6:
break
imf_list.append(res)
return imf_list

现在我们可以读取CSV文件，并将其输入到CEEMDAN函数中。假设CSV文件包含一个名为“data”的列，其中包含要分析的时间序列数据。代码如下：

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')['data']
# 应用CEEMDAN算法
imfs = CEEMDAN(data, 5) # 假设我们想要提取5个固有模式函数（IMF）

接下来，我们将使用matplotlib和pyecharts来可视化结果。代码如下：

# 可视化原始数据和IMFs
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data, label='Original Data')
for i, imf in enumerate(imfs):
plt.plot(imf, label=f'IMF {i+1}')
plt.legend()
plt.show()