python 实现EEMD ，怎样求解正交性指标？

在Python中实现EEMD，可以使用PyEMD库。关于正交性指标的求解，可以采用以下步骤：

1. 对每个IMF进行希尔伯特变换，得到其解析信号。

2. 对每个IMF的解析信号进行正交化处理，即计算其瞬时相位和瞬时频率。

3. 对每个IMF的瞬时相位进行FFT，计算出其频谱。

4. 对每个IMF的频谱计算其带宽，即频率范围。

5. 对每个IMF的带宽进行归一化处理，得到其正交性指标。

具体实现可参考以下代码：

import numpy as np
import pyeemd

# 定义EEMD函数
def EEMD(signal, num_imfs):
    eemd = pyeemd.EEMD(trials=100)
    eIMFs = eemd.eemd(signal, None, num_imfs)

    # 对每个IMF进行希尔伯特变换，得到其解析信号
    hilbert_IMFs = []

    for i in range(num_imfs):
        hilbert_IMFs.append(np.imag(signal.hilbert(eIMFs[i])))

    # 对每个IMF的解析信号进行正交化处理
    instantaneous_phase = []
    instantaneous_frequency = []

    for i in range(num_imfs):
        inst_phase, inst_freq = pyeemd.utils.hilbert_transform(hilbert_IMFs[i])
        instantaneous_phase.append(inst_phase)
        instantaneous_frequency.append(inst_freq)

    # 对每个IMF的瞬时相位进行FFT，计算出其频谱
    spectral_energy = []

    for i in range(num_imfs):
        fft_phase = np.fft.fft(instantaneous_phase[i])
        spectral_energy.append(np.abs(fft_phase) ** 2)

    # 对每个IMF的频谱计算其带宽
    bandwidth = []

    for i in range(num_imfs):
        freqs, power = pyeemd.utils.get_power_spectrum(instantaneous_frequency[i])
        bandwidth.append(pyeemd.utils.get_bandwidth(freqs, power))

    # 对每个IMF的带宽进行归一化处理，得到其正交性指标
    orthogonality_index = []

    for i in range(num_imfs):
        orthogonality_index.append(bandwidth[i] / np.sum(bandwidth))

    return eIMFs, instantaneous_phase, instantaneous_frequency, spectral_energy, bandwidth, orthogonality_index

其中，`signal`为输入信号，`num_imfs`为要分解的IMF个数。函数返回值包括每个IMF、每个IMF的瞬时相位和瞬时频率、每个IMF的频谱、每个IMF的带宽以及每个IMF的正交性指标。