EEMD 的分解精度也可以应用IＯ 值来进行评价，IＯ计算公式及其python实现

I/O值是评价信号分解精度的指标之一，通过计算信号在分解前后的信息熵差异来评价信号分解的效果。其计算公式如下：

$$ IO = \frac{H_{orig} - H_{decomp}}{H_{orig}} \times 100\% $$

其中，$H_{orig}$为原始信号的信息熵，$H_{decomp}$为分解后得到的各个IMF和残差的信息熵之和。IO值越大，表示分解的效果越好。

以下是Python实现：

import numpy as np
from PyEMD import EMD
from scipy.stats import entropy

def calc_io(signal, num_imfs):
    # 对信号进行EMD分解
    emd = EMD()
    imfs = emd(signal, max_imf=num_imfs)
    residual = imfs[-1]
    imfs = imfs[:-1]
    # 计算原始信号的信息熵
    orig_entropy = entropy(np.abs(signal))
    # 计算分解后各个IMF和残差的信息熵之和
    decomp_entropy = np.sum([entropy(np.abs(imf)) for imf in imfs]) + entropy(np.abs(residual))
    # 计算IO值
    io = (orig_entropy - decomp_entropy) / orig_entropy * 100
    return io

其中，`signal`为输入的信号，`num_imfs`为要分解的IMF数。该函数返回计算得到的IO值。