绘制心电信号每个imf的希尔伯特谱，横坐标要是频率，并写出imf频谱图的定义与代码

IMF（Intrinsic Mode Function）是指一种局部特征尺度上的振荡模态，是将一段信号拆分成多个固有模态函数的过程中得到的每个子信号。而希尔伯特谱则是一种时频分析方法，常用于分析非平稳信号的频率成分。

绘制心电信号每个IMF的希尔伯特谱，可以按照以下步骤进行：

1. 对心电信号进行EMD（经验模态分解）得到IMF分量。

2. 对每个IMF分量进行希尔伯特变换，得到实部和虚部信号。

3. 对实部和虚部信号分别进行傅里叶变换，得到每个IMF分量的希尔伯特谱。

4. 绘制每个IMF分量的希尔伯特谱，横坐标为频率。

代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hilbert

# 读取心电信号
signal = np.loadtxt('ecg_signal.txt')

# EMD分解
from PyEMD import EMD
emd = EMD()
imf = emd(signal)

# 计算每个IMF分量的希尔伯特谱
for i in range(len(imf)):
    # 计算希尔伯特变换
    analytic_signal = hilbert(imf[i])
    amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
    
    # 计算傅里叶变换
    fft_amp = np.fft.fftshift(np.fft.fft(amplitude_envelope))
    freqs = np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(len(signal)))
    
    # 绘制希尔伯特谱
    plt.plot(freqs, np.abs(fft_amp)**2)
    plt.xlabel('Frequency (Hz)')
    plt.ylabel('Power Spectral Density')
    plt.title('IMF {} Hilbert Spectrum'.format(i+1))
    plt.show()

IMF频谱图的定义是指，对每个IMF分量进行傅里叶变换后得到的频谱图，横坐标为频率，纵坐标为频率成分的强度（或能量），用来描述信号在不同频率上的分布情况。每个IMF分量的频谱图可以用来分析信号的不同频率成分对信号整体特性的影响。