请写一段python代码使其实现EMD分解重构降噪的功能

以下是一个使用EMD分解重构降噪的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hilbert

def emd(signal, num_imfs):
    imfs = []
    residue = signal.copy()
    
    for i in range(num_imfs):
        imf = residue.copy()
        while True:
            maxima = np.maximum(imf, 0)
            minima = np.minimum(imf, 0)
            max_env = hilbert(maxima)
            min_env = hilbert(-minima)
            mean_env = (max_env + min_env) / 2
            imf_prev = imf
            imf = imf - mean_env
            
            if np.sum(np.abs(imf - imf_prev)) < 0.01:
                break
        
        imfs.append(imf)
        residue = residue - imf
    
    return imfs, residue

def reconstruct(imfs, residue):
    signal = residue.copy()
    
    for imf in imfs:
        signal += imf
    
    return signal

def denoise(signal, num_imfs):
    imfs, residue = emd(signal, num_imfs)
    denoised_signal = reconstruct(imfs, residue)
    
    return denoised_signal

# 示例用法
# 生成带噪声的信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.random.normal(0, 0.2, 1000)

# 使用EMD分解重构降噪
denoised_signal = denoise(signal, num_imfs=2)

# 绘制原始信号和降噪后的信号
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Original Signal')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, denoised_signal)
plt.title('Denoised Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码首先定义了一个emd函数，用于执行EMD分解。然后定义了一个reconstruct函数，用于重构信号。最后定义了一个denoise函数，用于对信号进行降噪。示例用法中生成了一个带噪声的信号，并使用denoise函数对其进行降噪，然后绘制了原始信号和降噪后的信号。