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
时序分解 | MATLAB实现MVMD多元变分模态分解信号分量可视化
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2023-08-17 20:00:28
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VMD相关知识大家参考我之前写的《浅谈VMD---变分模态分解》一文。直接上准则（公式）： 参数含义：K为分解层数；i为分解后，每个IMF的具体样本；n为样本数量；这里用大白话翻译一下，这个公式。对于分解后，每个IMF的样本，先求平方和，然后除以样本量，再开平方。这样，有多少个IMF，就有多少个通过上述计算得到的具体数，（也就是K个数），再把这些数字相加，就是EK（作者定义为能量），这个
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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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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2021-05-12 14:52:34
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多元线性模型的主要作用：（主要进行预测） 通过建模来拟合我们所提供的或是收集到的这些因变量和自变量的数据，收集到的数据拟合之后来进行参数估计。参数估计的目的主要是来估计出模型的偏回归系数的值。估计出来之后就可以再去收集新的自变量的数据去进行预测，也称为样本量import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm#实现了
作者 | 一点人工一点智能01 多模态简介1. 知识图谱的多模态数据来源本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱
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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时序分解 | MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化
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
Empirical Mode Decomposition(EMD)引入经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解，无需预先设定任何基函数，这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优
时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解
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2023-08-18 02:11:38
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