经验模态分解 python

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种信号处理的方法，用于将非线性和非稳态信号分解成一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs）。在Python中，可以使用`pyhht`库来实现经验模态分解。

首先，确保已经安装了`pyhht`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pyhht

接下来，可以按照以下代码示例使用`pyhht`库进行经验模态分解：

from pyhht.emd import E＊＊＊
import numpy as np

# 构造示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行经验模态分解
emd = E＊＊＊()
imfs = emd.emd(x)

# 绘制原始信号和分解后的IMFs
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title("Original Signal")

for i, imf in enumerate(imfs):
    plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, i + 2)
    plt.plot(t, imf)
    plt.title("IMF {}".format(i + 1))

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码首先构造了一个示例信号 `x`，然后使用`EMD`类进行经验模态分解，得到了一系列IMFs。最后，使用`matplotlib`库绘制了原始信号和分解后的IMFs。

注意：`pyhht`库是第三方库，使用前需要先安装。