请编写一段经验模态分解的python程序

以下是一个简单的经验模态分解(EMD)的Python程序：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def imf(signal):
    """
    计算信号的一个IMF（intrinsic mode function）
    :param signal: 信号数组
    :return: IMF数组
    """
    # 初始值为原始信号
    imf = signal.copy()
    # 迭代次数
    n = 0
    while True:
        # 计算极大值和极小值
        maxima = np.argmax(imf)
        minima = np.argmin(imf)
        # 如果极值点的个数小于2个，直接返回当前IMF
        if len(set((maxima, minima))) < 2:
            return imf
        # 计算上下包络线
        upper_env = np.interp(np.arange(len(imf)), (maxima, minima), (imf[maxima], imf[minima]))
        lower_env = np.interp(np.arange(len(imf)), (minima, maxima), (imf[minima], imf[maxima]))
        # 计算平均值
        mean_env = (upper_env + lower_env) / 2
        # 计算下一次IMF
        imf = imf - mean_env
        # 判断是否为IMF
        if np.abs(imf).sum() < 1e-10:
            return imf
        # 判断是否达到迭代次数上限
        n += 1
        if n > 1000:
            return imf

def emd(signal):
    """
    对信号进行经验模态分解
    :param signal: 信号数组
    :return: IMF数组
    """
    imfs = []
    while True:
        # 计算IMF
        imf = imf(signal)
        # 如果当前IMF是一条直线，则表示已经分解完毕
        if len(set(imf)) == 1:
            imfs.append(signal)
            break
        # 将当前IMF添加到IMF数组中
        imfs.append(imf)
        # 更新信号
        signal -= imf
    return imfs

# 测试
if __name__ == '__main__':
    # 生成测试信号
    t = np.arange(0, 1, 0.01)
    signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
    # 进行经验模态分解
    imfs = emd(signal)
    # 绘制分解后的IMF
    fig, axs = plt.subplots(len(imfs), 1, figsize=(10, 10))
    for i, imf in enumerate(imfs):
        axs[i].plot(t, imf)
        axs[i].set_title("IMF{}".format(i+1))
    plt.show()

这个程序实现了经验模态分解的基本过程，可以输入一个信号数组，输出分解后的IMF数组。在测试中，我们使用了一个由三个正弦波叠加而成的信号，分解后得到了三个IMF。程序使用了numpy和matplotlib库，需要先安装这两个库。