可以给我写怎样筛选eemd分解之后的代码吗

当然可以！以下是一个简单的示例代码，用于筛选经过EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）分解后的信号：

首先，你需要导入所需的库：

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

然后，定义一个函数来对EEMD分解后的各个IMF（Intrinsic Mode Function）进行筛选：

def filter_imfs(imfs, threshold):
    filtered_imfs = []
    for imf in imfs:
        # 计算IMF的均值
        mean = np.mean(imf)
        
        # 如果IMF的均值超过阈值，则保留该IMF
        if abs(mean) > threshold:
            filtered_imfs.append(imf)
        else:
            filtered_imfs.append(np.zeros_like(imf))  # 如果不满足条件，则用零填充
        
    return filtered_imfs

接下来，加载要进行EEMD分解的信号，并创建EEMD对象：

# 加载信号数据
signal = np.loadtxt('signal.txt')

# 创建EEMD对象
eemd = EEMD()

然后，使用EEMD对象对信号进行分解，并获取分解后的IMFs：

# 对信号进行EEMD分解
imfs = eemd.eemd(signal)

最后，调用上面定义的`filter_imfs`函数来筛选IMFs，并绘制筛选后的结果：

# 设置阈值
threshold = 0.5

# 筛选IMFs
filtered_imfs = filter_imfs(imfs, threshold)

# 绘制筛选后的结果
plt.figure()
plt.subplot(len(filtered_imfs) + 1, 1, 1)
plt.plot(signal, 'r')
plt.title('Original signal')
plt.xlabel('Time')

for i, imf in enumerate(filtered_imfs):
    plt.subplot(len(filtered_imfs) + 1, 1, i+2)
    plt.plot(imf)
    plt.title('Filtered IMF {}'.format(i+1))
    plt.xlabel('Time')

plt.tight_layout()
plt.show()

请注意，以上代码只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体要求进行适当的修改。希望对你有所帮助！