我让你写求VMD分解后的子模态样本熵的python代码

在Python中，计算VMD（Variational Mode Decomposition）分解后的子模态样本熵需要一些信号处理库，比如PyWavelets和numpy。以下是一个基本的示例，假设你已经有了VMD的结果，并且已经安装了相关的库：

import numpy as np
from pywt import wavedec, wavedec2
from pyeeg.vmd import vmd

# 假设你有一个二维数组data，其中每一列是VMD分解的一个子模态
vmd_results = data

# VMD分解后的子模态样本熵计算
def sample_entropy(signal, delay=2, tolerance=0.2):
    N = len(signal)
    if delay >= N:
        return 0
    
    def _embed(x, d):
        seq = [x[i:(i + d)] for i in range(d, N - d)]
        return np.array([np.mean(np.diff(np.array(seq), axis=1))])
    
    def _compare(a, b):
        return np.sum(np.abs(a - b) <= tolerance)

    def _neighboring_sequences(x, m):
        for i in range(N - m):
            yield x[i:i+m]

    def _count_matches(x, y, m):
        return sum(_compare(_embed(x, m), _embed(y, m)))

    matches, maxmatches = 0, 0
    for i, seq in enumerate(_neighboring_sequences(vmd_results.T, delay)):
        neighborhood = list(_neighboring_sequences(seq, delay))
        maxmatches = max(maxmatches, len(neighborhood))
        matches += _count_matches(seq, neighborhood, delay)
        
    return -np.log(matches / maxmatches) if maxmatches > 0 else 0

# 对每个子模态应用样本熵
entropy_values = []
for sub_mode in vmd_results.T:
    entropy_values.append(sample_entropy(sub_mode))

# 结果存储在entropy_values列表中

请注意，这是一个简化的版本，实际应用中可能需要对输入数据进行预处理，并调整延迟（delay）和容忍度（tolerance）以得到合适的样本熵值。同时，如果你的VMD包提供直接获取子模态数据的方法，上述代码可能会有所不同。