EEMD分解，绘出各个本征模函数

好的，关于 EEMD 分解，它是一种基于本征函数分解（EMD）的信号处理方法，旨在对非线性和非平稳信号进行分解。 EEMD 将原始信号分解成多个本征模函数（EMD分解得到），每个本征模函数代表了原始信号的一个频率分量或一种振动模式。这些本征模函数可以进一步分析和处理，以获得更深入的洞察和信息。

下面是一个使用 Python 中的 PyEMD 库进行 EEMD 分解并绘制本征模函数的示例代码：

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

# 创建一个示例信号，这里使用了正弦函数和高斯噪声
t = np.linspace(0, 1, 1000)
s = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.random.normal(0, 0.2, 1000)

# 创建 EEMD 对象并进行分解
eemd = EEMD()
eIMFs = eemd.eemd(s, t)

# 绘制本征模函数
plt.figure(figsize=(15, 10))
for i, imf in enumerate(eIMFs):
    plt.subplot(len(eIMFs), 1, i+1)
    plt.plot(t, imf, 'g')
    plt.ylabel('IMF %d' %(i+1))
plt.xlabel('Time')
plt.show()

上述代码中，我们首先创建了一个示例信号 `s`，然后使用 PyEMD 的 EEMD 对象进行了 EEMD 分解，得到了每个本征模函数 `eIMFs`。最后，我们使用 Matplotlib 绘制了每个本征模函数。