如何对断路器合闸行程曲线进行CEEMDAN分解？并绘制图 请给出python代码

断路器合闸行程曲线的CEEMDAN分解是一种基于复杂独立元分解（Continuous Wavelet Transform - Continuous Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，简称CEEMDAN）的数据分析技术，它能有效分离非平稳信号中的趋势、周期性和瞬变成分。对于这个过程，Python可以借助PyEMD库来进行。

首先，你需要安装必要的库：

pip install pyemd

然后，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from pyemd import EMD
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备你的合闸行程数据（假定已经存储在一个名为`trip_curve`的数组中）：

data = trip_curve

3. 使用CEEMDAN分解：

def ceemd_analysis(data):
    cemd = EMD()
    emd_components = cemd.emd(data)
    
    trend = emd_components['mean']
    intrinsic_mode_functions = emd_components['intrinsic_mode_functions']

    return trend, intrinsic_mode_functions

trend, imfs = ceemd_analysis(data)

4. 绘制原始数据和分解结果：

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(data, label='Original Curve')
plt.title('Trip Curve')
plt.legend()

for i, IMF in enumerate(imfs):
    plt.subplot(2, len(imfs), i+2)
    plt.plot(IMF, label=f'IMF {i+1}')
plt.xlabel('Samples')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.tight_layout()

plt.show()

这里`imfs`变量包含了分解后的各Intrinsic Mode Functions (IMFs)。每个IMF代表了数据的一个不同特征部分。