基于SGMD辛几何模态分解的Python信号分解及分量可视化（附完整代码解析）

简介：
本文章介绍了一种利用Python实现SGMD辛几何模态分解方法，并详细解析了如何进行信号分解及各成分可视化，提供完整的代码供读者参考和实践。 本段落档详细介绍了基于SGMD（辛几何模态分解）的信号分解及可视化的Python实现方法。通过高效地对复合信号进行分解，并以图形化方式展示各个模态与残差信号，帮助用户在机械故障诊断、地震信号分析等领域中提取有用信息。文档提供了从数据加载、算法实现到结果可视化的一系列完整代码，并附带了一个便于使用的GUI界面设计。 适合人群：具备一定Python编程基础的技术人员、研究人员以及对信号处理感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要分解非平稳信号并进行特征提取的场合，特别是在机械故障检测、医学信号分析和数据监测等方面的应用。通过本项目的实际操作，用户可以更好地理解和应用SGMD算法。 未来计划将引入更多的信号处理方法以作对比，并实现数据预处理功能，以此提升用户体验。文档还提供了详细的代码注释与示例，帮助读者快速上手。