支持CUDA加速的PyEMD代码

以下是一个支持CUDA加速的PyEMD代码示例：

import numpy as np
import cupy as cp
from PyEMD import EMD

# Generate some test data
t = np.linspace(0, 1, 1000)
s = np.sin(5 * np.pi * t) + np.sin(10 * np.pi * t)

# Initialize EMD object with CUDA acceleration
emd = EMD(cuda=True)

# Decompose signal using CUDA acceleration
imfs = emd(s)

# Plot results
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, s)
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.subplot(2, 1, 2)
for i, imf in enumerate(imfs):
    plt.plot(t, imf, label='IMF {}'.format(i+1))
plt.title('IMFs')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们使用了cupy作为CUDA加速计算的库，并将其重命名为cp。然后，我们使用PyEMD中的EMD类初始化一个对象，并将其cuda参数设置为True，以启用CUDA加速。接下来，我们使用这个对象对信号进行分解，并将结果存储在imfs变量中。最后，我们使用matplotlib绘制了原始信号和分解出的IMFs。