上次基本搞懂了怎么用各种滤波器，这次重点看看EMD的算法应用，怎么调参数以产生不同的分解波形。

# EMD经验模态分解
emd <- as.data.frame(emd(xt=diff(load[,"Load"]),boundary="wave",stoprule="type2")$imf)
dat <- cbind(dat,data.frame("EMD"=c(NA,cumsum(rowSums(emd[,3:6])))))
g <- melt(dat[,c("Time","EMD","Load")],id.vars="Time",na.rm=TRUE)
levels(g[,2]) <- c("EMD","Load")
plot.cycles(g,"EMD vs. Load")
emdff <- data.frame("Time"=dat[,"Time"],"EMD.Filter"=dat$EMD)
emdfilter = ggplot(data=emdff, aes(x = Time, y = EMD.Filter )) + geom_hline(yintercept=0,colour="red") + geom_line(aes(color = EMD.Filter)) + labs(y="EMD Filter")
emdfilter

案例中没有提到怎么绘制不同的IMF，下面开始尝试，参考EMD包的手册。

Usage
emd(xt, tt=NULL, tol=sd(xt)*0.1^2, max.sift=20, stoprule=“type1”,
boundary=“periodic”, sm=“none”, smlevels=c(1), spar=NULL, alpha=NULL,check=FALSE, max.imf=10, plot.imf=FALSE, interm=NULL, weight=NULL)

基础用法

emd <- emd(xt=load[,"Load"])

此方法会生成一个三维数组结果

1.imf为分解得到的特征模态函数
2.residue为余下的残差
3.nimf为特征模态函数的个数

可选参数

emd <-emd(xt=load[,"Load"],boundary="wave",stoprule="type5")

参数说明：主要有两个，boundary和stoprule,参考官方手册说明：

转化为data.frame，方便操作

emd <-emd(xt=load[,"Load"],boundary="wave",stoprule="type5")

生成用于绘图的dataframe

emdff <- data.frame("Time"=dat[,"Time"],"EMD"=emd[,1])

绘图

emdfilter = ggplot(data=emdff, aes(x = Time, y = EMD )) + geom_hline(yintercept=0,colour="red") + geom_line(aes(color = EMD)) + labs(y="IMF1")
emdfilter

这个图生成了颜色标签

下面做一个完整实验用于生成合成图

emd实施，参数选择boundary=wave，stoprule=type5，type5是最新的一种类型，分类出来的结果重复性也较小。

emd1<-emd(xt=load[,"Load"],boundary="wave",stoprule="type5")

创建一个用于存储图表的list

plotlist=list()

先绘制原负载函数

plotlist[[1]]<-ggplot(data=load, aes(x = Time, Load)) + geom_hline(yintercept=((max(load[,"Load"])+min(load[,"Load"]))/2),colour="red") + geom_line(size=0.5)

循环绘制IMF

for(i in 1: emd1$nimf+1) {print(i)
emdframe <- data.frame("Time"=dat[,"Time"],"EMD"=emd1$imf[,i-1])
plotlist[[i]]<-ggplot(data=emdframe, aes(x = Time, y = EMD)) + geom_hline(yintercept=0,colour="red")+ geom_line(size=.5)+ labs(y=paste("IMF",i-1))
}

绘制残差

resdat <- data.frame("Time"=dat[,"Time"],"EMD.residue"=emd1$residue)
plotlist[[emd1$nimf+2]]<-ggplot(data=resdat, aes(x = Time, y =EMD.residue)) + geom_hline(yintercept=((max(resdat[,"EMD.residue"])+min(resdat[,"EMD.residue"]))/2),colour="red")  + geom_line(size=.5)

绘制组合图

totalplot<-cowplot::plot_grid(plotlist=plotlist,ncol=1)#将p1-p4四幅图组合成一幅图，按照两行两列排列，标签分别为A、B、C、D。（LETTERS[1:4] 意为提取26个大写英文字母的前四个:A、B、C、D）
totalplot

图1 boundary=“wave”,stoprule=“type5”

全流程实现了只改emd函数的参数即可直接生成合成图，下面生成几个不一样参数的看看。

图2 boundary=“wave”,stoprule=“type2”

图3 boundary=“wave”,stoprule=“type3”

图4 boundary=“wave”,stoprule=“type4”

图5 boundary=“none”,stoprule=“type5”

图6 boundary=“symmetric”,stoprule=“type5”

图7 boundary=“periodic”,stoprule=“type5”

图8 boundary=“evenodd”,stoprule=“type5”

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EMD（经验模态分解）算法二

下面做一个完整实验用于生成合成图

创建一个用于存储图表的list

先绘制原负载函数

循环绘制IMF

绘制残差

绘制组合图

图1 boundary=“wave”,stoprule=“type5”

图2 boundary=“wave”,stoprule=“type2”

图3 boundary=“wave”,stoprule=“type3”

图4 boundary=“wave”,stoprule=“type4”

图5 boundary=“none”,stoprule=“type5”

图6 boundary=“symmetric”,stoprule=“type5”

图7 boundary=“periodic”,stoprule=“type5”

图8 boundary=“evenodd”,stoprule=“type5”

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图2 boundary=“wave”,stoprule=“type2”

图3 boundary=“wave”,stoprule=“type3”

图4 boundary=“wave”,stoprule=“type4”

图5 boundary=“none”,stoprule=“type5”

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