TypeError: eemd() got an unexpected keyword argument 'return_residue'

如果您使用的是较旧版本的PyEMD库，可能不支持`return_residue`参数。您可以尝试以下代码：

import numpy as np
from PyEMD import EEMD
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
s = np.sin(11*np.pi*t*t) + 6*np.cos(77*np.pi*t)

# 初始化EEMD
eemd = EEMD()

# 进行EEMD分解
eIMFs = eemd.eemd(s)

# 计算并绘制残差
res = s - np.sum(eIMFs, axis=0)
plt.figure(figsize=(12, 9))
plt.subplot(len(eIMFs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, s, 'r')
plt.ylabel('Original Signal')
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
for i in range(len(eIMFs)):
    plt.subplot(len(eIMFs)+1, 1, i+2)
    plt.plot(t, eIMFs[i], 'g')
    plt.ylabel('eIMF %i' %(i+1))
    plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.subplot(len(eIMFs)+1, 1, len(eIMFs)+1)
plt.plot(t, res, 'b')
plt.ylabel('Residue')
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.xlabel('Time')
plt.show()

这里我们使用了`np.sum(eIMFs, axis=0)`计算分解后的IMFs的总和，然后将其从原始信号中减去得到残差。然后使用`matplotlib`库将每个IMF、原始信号和残差绘制在一个子图上。

注意：由于EEMD是一种随机算法，每次运行结果可能会略有不同。