Python实现EEMD分解以及展示res的代码

以下是Python实现EEMD分解并展示分解结果的代码：

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

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
s = np.sin(11*np.pi*t*t) + 6*np.cos(77*np.pi*t)

# 初始化EEMD
eemd = EEMD()

# 进行EEMD分解
eIMFs, res = eemd.eemd(s, return_residue=True)

# 绘制分解后的IMFs
nIMFs = eIMFs.shape[0]
plt.figure(figsize=(12, 9))
for i in range(nIMFs):
    plt.subplot(nIMFs+1, 1, i+1)
    plt.plot(t, eIMFs[i], 'g')
    plt.ylabel('eIMF %i' %(i+1))
    plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.subplot(nIMFs+1, 1, nIMFs+1)
plt.plot(t, res, 'b')
plt.ylabel('Residue')
plt.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.xlabel('Time')
plt.show()

以上代码中，除了初始化EEMD对象和创建示例信号`s`之外，还增加了一个`return_residue=True`的参数，用于返回分解后的残差`res`。然后使用`matplotlib`库将分解后的IMFs和残差`res`绘制出来。

在绘制IMFs时，我们将原始信号和每个IMF都绘制在一个子图上，最后再将残差绘制在最后一个子图上。这样可以方便地比较每个IMF和残差的贡献。

注意：由于EEMD是一种随机算法，每次运行结果可能会略有不同。