1.概述主成分分析（PCA：principal component analysis）和奇异值分解(SVD：singular value decomposition)之间到底有何关联，以及如何使用numpy实现。主成分分析和奇异值分解是探索性数据分析（EDA）和机器学习中常用的降维方法。它们都是经典的线性降维方法，它们试图在原始高维数据矩阵中找到特征的线性组合以构造有意义的数据集表示形式。在降低尺
目录1.概念及原理2.实现步骤3.算法的优缺点4.改进的方法及论文5. VMD函数的参数含义1.概念及原理概念：变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)是一种新的时频分析方法，能够将多分量一次性分解成多个单分量调幅调频，避免了迭代过程中遇到的端点效应和虚假分量问题。该方法能有效处理非线性、非平稳，但也存在对噪声敏感的特性，当存在噪声时，可能
转载
2024-01-16 20:57:07
457阅读
# 使用 Python 实现 VMD 分解的指南
## 1. 引言
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种信号处理技术，可以将复杂信号分解为多个模态。使用 Python 来实现 VMD 分解的过程并不复杂，但对于刚入行的开发者来说，可能会有些挑战。本文将逐步指导你如何在 Python 中实现 VMD 分解，并帮助你理解每一步的意义。
##
简述：变分模态分解由Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出，可以很好抑制EMD方法的模态混叠现象（通过控制带宽来避免混叠现象）。与EMD原理不同，VMD分解方式是利用迭代搜索变分模型最优解来确定每个分解的分量中心频率及带宽，属于完全非递归模型，该模型寻找模态分量的集合及其各自的中心频率，而每个模态在解调成基带之后是平滑的，Konstantin Dragomiretski
转载
2024-01-31 15:02:47
636阅读
# 使用PyTorch实现MAPE评估指标
## 引言
在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是至关重要的。MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个很常用的评估指标，尤其适用于时间序列预测等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现MAPE评估指标，帮助他理解每一步的具体流程。
## 流程概述
下面是实现MAPE评估指标的步骤：
|
原创
2024-10-15 04:58:23
620阅读
VMD是一种新型的信号分解方法，它基于Hilbert Huang变换（HHT）理论，可以将一个信号分解成多个正交的模态，每个模态都有自己的中心频率和频率带宽。VMD的优点在于，能够克服传统的信号分解方法中的缺点，如过模态的重叠、频带互相干扰，使分解的结果更加准确、可靠。本文将详细介绍VMD分解的基本原理和实现方法，介绍了一种简单易用的matlab代码实现VMD分解。VMD分解原理VMD的信号分解方
转载
2023-11-25 11:26:11
764阅读
python中的map,feilter,和reduce函数map()map()的原型是map(function, iterable, …)参数 function: 传的是一个函数名，可以是python内置的，也可以是自定义的。 就像上面的匿名函数lambda参数 iterable: 传的是一个可以迭代的对象，例如列表，元组，字符串这样的。返回值是一个map对象,其实质就是一个迭代器。这个函数的意思
# 使用 Python 进行 VMD 分解的完整指南
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，VMD (变分模态分解) 是一种非常重要的数学工具，它广泛用于信号处理和数据分析。本篇文章将带领新手学习如何使用 Python 实现 VMD 分解，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
为了更好地组织实施过程，本文将以下步骤进行总结，形成表格如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-28 06:28:14
599阅读
VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
转载
2024-08-04 15:21:19
0阅读
奇异值分解SVD的目的：对于一个n阶方阵A，可以求出其特征值和特征向量，满足Ax=λx，可以对其进行特征值分解，由A=WΣWT，W由n个特征向量构成，Σ是对角矩阵，对角线上的元素为特征值对于一般的mxn维矩阵A，无法求其特征值和特征向量，但是可以求得其奇异值，完成奇异值分解，即A=UΣVT，Σ是包含r个奇异值的对角矩阵，奇异值分解可以看作是特征值分解的推广 奇异值分解SVD的计算步骤：求
VMD
的
console
是十分强大的，也提供了很多内置命令，这里把当年研究
VMD
内置命令的笔记的一小部分发上来。和
user guide
有
相似之处，但是我都尽量写成例子的形式来说明，绝大部分都是亲自试过的。可能当时有些地方写的不准确，也不完整，但是现在也懒
得
check
了。有疑问还是对照
转载
2023-10-20 23:51:40
121阅读
暂时打断一下滤波专题，插播一条EMD在python中实现方法的文章。本篇是Mr.看海：这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在MATLAB中的实现方法的姊妹篇，也就是要在python中实现EMD分解并画图。一、使用PyEMD实现EMD分解及画图在python环境中，PyEMD包是比较好用的。PyEMD中不仅包含了EMD分解方法，还包括EEMD和CEEMDAN，以及绘制简易图片的方式。P
转载
2023-08-09 15:02:12
664阅读
例子下图是一个RLC振荡电路。一下有初始条件以及求解量 我们首先从数学的角度解一下此题， 根据基尔霍夫电压定律我们列解电压方程 现在我们就将电路模型转换成了数学模型，这就用到了我们的模电的知识了。然后我们就需要解方程。首先我们知道，从数学角度来讲，线性常系数二阶微分方程，是包含通解和特解的。那么从物理意义上来看，通解和特解实际上对应的就是这个电路的自由振荡项和受迫振荡项。同图，上图中国的Vcn是自
本文仅对变分模态分解（VMD）的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。1、VMD原理变分模态分解（VMD）的原理在此不做详细介绍，推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码2、 VMD应用实战2.1 简介研究方向是时间序列数据预测，采用的数据都是时间序列数据，本次实验的数据集是海浪高度数据信息。2.2 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1H-
转载
2023-11-20 11:36:45
200阅读
## MAPE值的Python代码实现
### 1. 什么是MAPE值？
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种衡量预测模型准确度的指标，常用于评估时间序列预测、销售预测等领域的模型性能。MAPE值表示平均绝对百分比误差的均值，计算公式如下：
```markdown
MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 - 预测值)| / 实际值) * 100
原创
2023-09-16 10:03:54
1104阅读
DOI本身有很强大的检索网站，拥有非常完善的文献储存与检索系统，进入网站之后，在输入框中粘贴进DOI号，然后点击GO就会回到刚刚那篇论文的所在的网页。也就是说，在只知道DOI的情况下，用这个网站可以很方便就知道论文的源头出处，但一般情况下，论文所在的网页并不支持直接下载。 2、https://sci-hub.tw/ 科研er应该都知道这个网站了吧，创始人是一个哈萨克斯坦的女研究生，因为自己太穷无法
时间抽选奇偶分解基-2 FFT算法名字很长，其内容包括三部分内容：
时间抽选（Decimation-in-time，DIT）是指在时域内将序列 进行分解；
奇偶分解是指按照n的取值将 分为奇偶两组，目的是将计算1个N点的DFT转化为计算2个 点的DFT；
基-2（radix-2）是指 ，M
# 如何使用Python实现MAPE代码
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现MAPE（监测、分析、计划和执行）框架的代码。MAPE是一种用于自动化系统管理的方法，由四个步骤组成。我们将逐步介绍每个步骤的实现，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了实现MAPE框架的主要步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[Monitor] --
原创
2023-09-17 18:43:15
113阅读
大地电磁测深法(MT)诞生于20世纪50年代，是一种以天然交变电磁场为场源，通过测量地表相互正交的电场和磁场，获得地下电性结构信息的地球物理方法。与有源的电磁勘探方法相比，天然大地电磁场频带范围宽且本身信号极其微弱，野外观测到的大地电磁信号不可避免地会受到各种噪声的污染。尤其是在矿集区，随处可见的高压电网、广播电台、通讯电缆、信号发射塔、各种金属管网以及用于矿山开采的大功率直流电机车等严重影响了实
# Python 实现 MAPE（平均绝对百分比误差）
## 一、引言
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是衡量预测模型精度的一种常用指标，特别是在时间序列预测中。它通过计算预测值与实际值之间的绝对百分比误差来评估模型的表现。对于刚入行的小白开发者来说，理解如何在 Python 中实现 MAPE 是一个必要的技能。
## 二、流程概述
我们将开发一个
