Python 实现EEMD处理信号后，怎样重构？

在执行 EEMD 处理后，我们需要经过以下步骤来进行信号重构：

1. 对每个 IMFs 进行 Hilbert 变换，得到每个 IMFs 的瞬时频率和瞬时振幅。

2. 对于每个 IMFs，将其瞬时频率与瞬时振幅相乘，得到每个 IMFs 的瞬时相位。

3. 将每个 IMFs 的瞬时频率与重构时间轴相乘，得到每个 IMFs 的瞬时角度。

4. 对每个 IMFs 的瞬时角度进行累加，即可得到重构信号的瞬时角度。

5. 对于重构信号的瞬时角度，利用 Hilbert 变换得到重构信号的瞬时振幅。

6. 将重构信号的瞬时振幅与重构信号的瞬时相位相乘，得到重构信号的每个时刻的值。

7. 对每个时刻的值进行累加，即可得到重构信号的值。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import hilbert

# EEMD 处理后得到的 IMFs
imfs = np.array([...])

# 重构时间轴
t = np.array([...])

# 对每个 IMF 进行 Hilbert 变换，得到瞬时频率和瞬时振幅
imf_hilbert = hilbert(imfs, axis=1)
imf_amp = np.abs(imf_hilbert)
imf_freq = np.angle(imf_hilbert)

# 计算每个 IMF 的瞬时相位
imf_phase = imf_freq * t[:, np.newaxis]

# 计算重构信号的瞬时角度
recon_phase = np.sum(imf_phase, axis=0)

# 对重构信号的瞬时角度进行 Hilbert 变换，得到瞬时振幅
recon_hilbert = hilbert(np.cos(recon_phase) + 1j * np.sin(recon_phase))
recon_amp = np.abs(recon_hilbert)

# 计算重构信号的每个时刻的值
recon_values = recon_amp * np.cos(recon_phase)

# 对重构信号的每个时刻的值进行累加，得到重构信号的值
recon_signal = np.sum(recon_values, axis=0)