用python写一段自适应确定模态数的VMD分解，对csv格式信号进行降噪的代码

以下是一个基于VMD分解的自适应确定模态数的信号降噪代码，可以处理csv格式的信号：

import numpy as np
import pandas as pd

def VMD(signal, alpha, tau, Kmax):
    # signal: 输入信号
    # alpha: 平滑参数
    # tau: 阈值参数
    # Kmax: 最大模态数

    # 初始化参数
    N = len(signal)
    u = np.zeros((N, Kmax))
    u_hat = np.zeros((N, Kmax))
    omega = np.zeros((N, Kmax))
    res = np.copy(signal)

    # 迭代分解
    for k in range(Kmax):
        # 计算中心频率
        omega[:, k] = np.fft.fftfreq(N, d=1/N)
        # 初始化中心频率权重
        omega_weight = np.exp(-(omega[:, k] - 0.5)**2 / (2 * alpha**2))
        # 迭代分解
        for i in range(1, 200):
            # 计算全局平均
            u_mean = np.mean(u, axis=1)
            # 计算每个分量的权重
            u_weight = omega_weight * np.sqrt(np.sum((u - u_mean[:, np.newaxis])**2, axis=0))
            # 计算VMD分量
            for j in range(k+1):
                # 平滑分量
                u_hat[:, j] = np.convolve(u[:, j], np.ones((tau,))/tau, mode='same')
                # 计算分量的噪声
                noise = res - np.sum(u_hat[:, :j], axis=1) - np.sum(u_hat[:, j+1:], axis=1)
                # 按权重排序
                idx = np.argsort(u_weight[j, :])[::-1]
                for l in range(len(idx)):
                    # 计算分量的阈值
                    thresh = tau * np.sqrt(2 * np.log(N)) / np.sqrt(u_weight[j, idx[l]])
                    if thresh < 0.1:
                        thresh = 0.1
                    # 进行软阈值处理
                    u[:, idx[l]] = soft_thresh(noise + u_hat[:, idx[l]], thresh)
        # 计算分量的噪声
        res = signal - np.sum(u_hat[:, :k+1], axis=1)

    # 返回分量
    return u_hat

def soft_thresh(x, thresh):
    return np.sign(x) * np.maximum(np.abs(x) - thresh, 0)

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('signal.csv', header=None)
signal = data.values.reshape(-1)

# 调用VMD函数进行分解
u_hat = VMD(signal, alpha=200, tau=1, Kmax=10)

# 合并分量得到降噪后信号
denoised_signal = np.sum(u_hat, axis=1)

# 将结果保存到csv文件中
denoised_data = pd.DataFrame(denoised_signal)
denoised_data.to_csv('denoised_signal.csv', index=None, header=None)

以上代码中，`VMD`函数用于进行信号分解，`soft_thresh`函数用于进行软阈值处理。在主函数中，首先读取csv格式的信号文件，然后调用`VMD`函数对信号进行分解得到分量，最后将分量合并得到降噪后的信号，并将结果保存到csv文件中。