用python实现eemd算法

以下是Python实现的EEMD算法代码：

import numpy as np
import pyeemd

def eemd(data, num_ensembles, std_ratio):
    """
    实现EEMD算法

    :param data: 数据序列
    :param num_ensembles: EMD分解的次数
    :param std_ratio: 停止条件，每次分解后剩余的标准差与原始标准差之比
    :return: EEMD分解结果
    """
    # EEMD分解
    eemd = pyeemd.EEMD(trials=num_ensembles)
    imfs = eemd.eemd(data)

    # 计算每个IMF的标准差
    stds = np.zeros((len(imfs),))
    for i in range(len(imfs)):
        stds[i] = np.std(imfs[i])

    # 剔除标准差小于停止条件的IMF
    selected_imfs = []
    for i in range(len(imfs)):
        if stds[i] / np.std(data) > std_ratio:
            selected_imfs.append(imfs[i])

    return np.array(selected_imfs)

其中，data为数据序列，num_ensembles为EEMD分解的次数，std_ratio为停止条件，每次分解后剩余的标准差与原始标准差之比。函数首先通过pyeemd库实现EEMD分解，然后计算每个IMF的标准差，最后根据停止条件，剔除标准差小于停止条件的IMF，得到EEMD分解结果。