一、EM算法目的：找到含有潜变量模型的极大似然解 应用背景：对于某些数据直接估计模型参数较为困难，但通过引入潜变量可以降低模型的求解难度。但引入潜变量后怎样来求解？——EM算法。1. 直观感受EM算法对对数似然函数有，这样处理的目的是为了引入潜变量，但这样同时也会导致如下两个问题求和操作在对数里面使得对数运算无法直接作用在联合分布上由于是隐变量，我们无法得知关于它的信息为了解决以上这两个问题，我们
之前参加课题组相关信号处理的课题的学习笔记。 变分模态分解(variational mode decomposition)VMD是2014年提出的一种非递归信号处理方法，通过将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数(IMF)，迭代搜寻变分
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2024-06-21 16:11:16
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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
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。⛄ 内容介绍逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信
变分贝叶斯EM指的是变分贝叶斯期望最大化（VBEM, variational Bayes expectation maximization），这种算法基于变分推理，通过迭代寻找最小化KL(Kullback-Leibler)距离的边缘分布来近似联合分布，同时利用mean field 近似减小联合估计的复杂度。 在VBEM算法中，VBE步骤和VBM步骤均是关于后验分布求均值的，因此隐参数
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
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2023-08-17 20:00:28
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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
理论模态分析通过转化为矩阵特征值问题，可得系统模态参数。分析时得到不同阶数的固有频率，振型。运动起主导作用的是前面的几阶模态。再复杂的形式，也不过是前几阶振型的线性组合。由于各阶振型在整个振动中所占的比例不同，在宏观上就表现为振动形态有所不同。找出了振型，就抓住了振动的本质特征。理解“阶”之前，要先理解与“阶”紧密相连的名词“自由度”。自由度是指用于确定结构空间运动位置所需要的最小、独立的坐标个数
动机变分推断（Variational Inference, VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法（Markov Chain Monte Carlo, MCMC），VI 具有更好的收敛性和可扩展性（scalability），更适合求解大规模近似推断问题。当前机器学习两大热门研究方向：深度隐变量模型（
1 内容介绍超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位.为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法.所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与VMD相关联.然后,将样本熵作为适应度函数,自适应性地优化VMD算法中的参数组合.最后,对原始信号进行分解,利用相关系数计算出有效信号,并将有效信号进一步去噪后进行重构.仿真结果表明,所
拨号音信号的变模分解创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs;ver = [697 770 852 941];hor = [1209 1336 1477];tones = [];for k = 1:length(ver) for l = 1:length...
原创
2021-05-12 14:52:34
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拨号音信号的变模分解创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs;ver = [697 770 852 941];hor = [1209 1336 1477];tones = [];for k = 1:length(ver) for l = 1:length...
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2021-05-20 21:48:06
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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
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2024-01-31 15:02:47
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时序分解 | MATLAB实现MVMD多元变分模态分解信号分量可视化
原创
2024-03-12 16:10:19
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时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态分解
经验模态分解与Python调用实例经验模态分解Python代码实现 经验模态分解如果需要对一个信号进行降噪的话，我们通常会尝试将一个时域信号变换到不同的域空间，以期将信号中的噪声和有效信号在该域空间分开。比较熟悉的滤波器方法、小波分解去噪甚至空间滤波方法都是这样。在这篇博客里所阐述的经验模态分解方法也是如此，将含噪声信号分解为数个本征模态函数（IMF）和残差（Res）。相比于其他的分解方法，经验
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2024-09-05 10:29:01
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2024-03-11 15:13:50
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2024-03-12 15:56:35
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2024-04-21 00:44:29
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