EMD去噪中定义emd的函数代码

以下是一个简单的EMD去噪的Python代码，其中包括EMD和重构信号的函数定义。

import numpy as np
from PyEMD import EMD

def emd_denoise(signal):
    # EMD分解
    emd = EMD()
    imfs = emd(signal)
    
    # 计算每个IMF的标准差
    stds = []
    for imf in imfs:
        stds.append(np.std(imf))
    
    # 找到标准差最小的IMF
    min_std_imf = np.argmin(stds)
    
    # 仅保留标准差最小的IMF
    imfs_denoised = np.zeros_like(imfs)
    imfs_denoised[min_std_imf] = imfs[min_std_imf]
    
    # 重构信号
    signal_denoised = np.sum(imfs_denoised, axis=0)
    
    return signal_denoised

在这个函数中，我们首先使用PyEMD库中的EMD函数对输入信号进行EMD分解。然后，我们计算每个IMF的标准差，并找到标准差最小的IMF。接下来，我们将仅保留标准差最小的IMF，并使用所有IMFs的和来重构信号。最后，我们返回重构的信号，这就是去噪后的信号。