eemd残差python代码

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种信号处理方法，用于将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数（IMF）的固有模态函数。以下是一个简单的EEMD残差的Python代码示例：

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

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 创建EEMD对象
eemd = EEMD()

# 执行EEMD分解
eemd.emd(signal)
imfs, res = eemd.get_imfs_and_residue()

# 绘制原始信号和残差
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'b', label='Original signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, res, 'r', label='Residue')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个简单的示例信号，然后使用PyEMD库中的EEMD类创建了一个EEMD对象。接下来，我们调用`emd`方法对信号进行EEMD分解，并使用`get_imfs_and_residue`方法获取分解后的IMFs和残差。最后，我们使用matplotlib库绘制了原始信号和残差的图形。

希望这个示例能帮助你理解EEMD残差的Python代码。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。