对108个电池单体原始的电压信号进行变分模态分解，提取固有模态函数IMF1的自相关系数和互相关系数

要对108个电池单体的原始电压信号进行变分模态分解，并提取固有模态函数 IMF1 的自相关系数和互相关系数，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：将108个电池单体的原始电压信号存储在一个矩阵或列表中，假设为 `voltage_data`，其中每一行代表一个电池单体的电压信号。

2. 执行变分模态分解：使用变分模态分解算法对每个电池单体的原始电压信号进行分解。可以使用现有的变分模态分解库，如 VMD、CEEMDAN 或 EMD。以下是一个示例代码：

   # 导入所需库
   from pyhht.emd import EMD

   # 创建 EMD 对象
   emd = EMD()

   # 执行变分模态分解并提取 IMF1
   IMF1 = []
   for voltage in voltage_data:
       IMF = emd(voltage)
       IMF1.append(IMF[0])

这将返回一个包含每个电池单体的 IMF1 的列表。

3. 计算 IMF1 的自相关系数和互相关系数：对于 IMF1，你可以计算其自相关系数和与其他电池单体 IMF1 的互相关系数。以下是一个示例代码：

   # 导入所需库
   import numpy as np

   # 计算 IMF1 的自相关系数
   autocorr_IMF1 = []
   for component in IMF1:
       autocorr = np.correlate(component, component, mode='same')
       autocorr_IMF1.append(autocorr)

   # 计算 IMF1 的互相关系数
   crosscorr_IMF1 = []
   for i in range(len(IMF1)):
       crosscorr = []
       for j in range(len(IMF1)):
           if i != j:
               corr = np.correlate(IMF1[i], IMF1[j], mode='same')
               crosscorr.append(corr)
           else:
               crosscorr.append(None)
       crosscorr_IMF1.append(crosscorr)

这将返回一个包含 IMF1 的自相关系数和互相关系数的列表。其中，`autocorr_IMF1` 是包含每个电池单体 IMF1 的自相关系数的列表，`crosscorr_IMF1` 是一个二维列表，表示 IMF1 之间的互相关系数。

请注意，以上步骤只是一个示例，你可以根据具体需求和数据进行适当的选择和调整。此外，你还可以使用其他特征提取方法和库来计算更多特征参数。