python如何做EMD分析，并输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数

Python中可以使用PyEMD库来进行EMD分析，并输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数。下面是一个简单的示例代码：

from PyEMD import EMD
import numpy as np

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
s = np.sin(11*2*np.pi*t) + np.sin(5*2*np.pi*t) + np.sin(2*2*np.pi*t)

# 进行EMD分解
emd = EMD()
IMFs = emd(s)

# 输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数
for i, imf in enumerate(IMFs):
    var_ratio = np.var(imf) / np.var(s)
    period = len(imf) / (np.argmax(imf[:len(imf)//2]) + 1)
    corr_coef = np.corrcoef(imf, s)[0, 1]
    print("IMF %d: 方差贡献率=%.2f, 平均周期=%.2f, 相关系数=%.2f" % (i+1, var_ratio, period, corr_coef))

该代码首先生成一个包含三个正弦波的示例信号，然后使用PyEMD库进行EMD分解。最后，代码输出每个IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数。可以根据需要将代码应用于其他信号的EMD分析。