计算机信号分解图可以通过以下几种方法制作：
冲击分解
冲击分解法是一种将信号分解成不同位置和大小的离散点的方法，这些点类似于向量，具有大小和方向。这种方法有助于信号的采样、连续时间信号的离散化和线性时不变系统的构建。
阶跃分解
阶跃分解法通过使用类似台阶的信号来分解原始信号，每个子信号都是一个阶跃信号，即第一个点的值为零，接下来一串点的值都是某个常数。
奇偶分解
奇偶分解将一个N个单位长度的信号分解成一个N长度的“奇对称”信号和一个N长度的“偶对称”信号，从而将原信号变成长度为2N的信号。
变分模态分解（VMD）
VMD是一种信号分解方法，通过将信号分解成一系列互不相交的模态函数（IMF），每个IMF都是信号的一个局部特征。VMD可以提取信号的多种特征，如功率谱熵、近似熵等，并结合t-SNE等算法进行降维和特征提取。
张量分解
张量分解是一种将高维数据分解为低维张量的方法，可以用于信号处理和数据分析。通过构建张量数据，利用Tucker分解对张量数据分解，然后通过张量重构对缺失数据进行补全和去噪。
信号流图
信号流图是一种图形化表示系统的方法，通过确定系统的输入、输出、内部变量和状态，以及它们之间的逻辑关系，绘制出信号流图。信号流图可以清晰地展示系统中各个元素之间的逻辑关系，并可以通过简化提高可读性和分析效率。
建议
选择合适的方法：根据具体的应用场景和信号特性选择合适的信号分解方法。例如，对于需要提取信号局部特征的应用，VMD可能是一个好选择；而对于需要直观展示系统逻辑关系的情况，信号流图可能更为合适。
结合多种方法：有时可以结合多种信号分解方法，以获得更全面的信号特征和信息。例如，可以先使用VMD进行初步分解，然后对得到的IMF进行进一步的奇偶分解或冲击分解，以提取更详细的信号特征。
验证和测试：在制作信号分解图后，应通过实验和验证来确保分解结果的准确性和可靠性。可以通过对比不同方法的分解结果，或者使用测试信号来评估分解效果。