emd python代码
    EMD（EmpiricalModeDecomposition，经验模态分解）是一种信号分解方法，该方法将信号分解成一系列固有模态函数（IMF，Intrinsic Mode Function），每个IMF都代表一个不同的时间尺度和频率范围内的振动模式。Python中可以使用PyEMD库来实现EMD方法，以下是一个简单的EMD Python代码示例：
    ```python
    from PyEMD import EMD
    import numpy as np
    # 构造示例信号
    t = np.linspace(0, 1, 1000)
linspace numpy    s = np.sin(5*np.pi*t) + np.sin(10*np.pi*t) + np.sin(20*np.pi*t)
    # 初始化EMD对象
    emd = EMD()
    # 将信号分解成IMF
    IMF = d(s)
    # 绘制分解后的IMF
    for i in range(IMF.shape[0]):
    plt.plot(t, IMF[i], label='IMF '+str(i+1))
    plt.legend()
    plt.show()
    ```
    该代码首先构造了一个包含三个正弦波的示例信号，然后使用PyEMD库的EMD类来初始化一个EMD对象。接着，使用EMD对象的emd方法将信号分解成多个IMF，并绘制出分
解后的每个IMF。这样，我们就可以使用Python快速实现EMD方法来分解信号。

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