Python 实现EEMD处理信号后，怎样重构，并展示与原始信号进行比较？

在 Python 中，可以使用 PyEMD 库实现 EEMD 处理信号，重构过程可以使用 numpy 库来实现。具体实现过程如下：

首先，我们需要安装 PyEMD 库，可以使用以下命令来安装：

!pip install EMD-signal

接下来，我们可以使用以下代码进行 EEMD 处理信号并重构：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PyEMD import EEMD   # 导入 EEMD 类

# 生成一个随机信号作为例子
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2*np.pi*5*t) + np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t) + 0.2*np.random.randn(len(t))

# 初始化 EEMD 类
eemd = EEMD()

# 对信号进行 EEMD 处理
eIMFs = eemd.eemd(x, t)

# 计算重构信号
reconstructed = np.zeros_like(x)
for imf in eIMFs:
    reconstructed += imf

# 绘制重构信号和原始信号的对比图
plt.plot(t, x, 'r', label='Original signal')
plt.plot(t, reconstructed, 'b', label='Reconstructed signal')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码后，即可得到重构信号和原始信号的对比图。在该图中，红色线为原始信号，蓝色线为重构信号。

需要注意的是，该代码中使用的是随机信号作为例子。在实际应用中，需要根据具体情况替换成对应的信号数据。