目录推导多元线性回归损失函数的解析解推导过程详解一元线性回归解析解多元线性回归解析解凸函数与最优化代码实战：波士顿房价预测 推导多元线性回归损失函数的解析解基于上一节的博客我们基于概率统计中最大似然估计的角度推导了多元线性回归的损失函数，但没有给出具体求解该函数的方式，在本节中我们将再次硬核一波，利用数学公式推得该损失函数的解析解形式。(至于为什么是解析解，这是因为多元线性回归其数值解基于样本的
## Python EEMD控制分解IMF分量个数
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法来控制IMF（Intrinsic Mode Function）分量的个数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2024-01-27 09:31:58
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主要内容： 文章目录1.列表的复制2.列表推导式的使用3.字典使用的注意事项4.字典中update()方法的使用5.字典的几种遍历方式6.集合的基本使用7.集合中运算符的使用] 1.列表的复制什么是可变数据类型和不可变数据类型？ 在python中不可变数据类型有数字，字符串和元组；可变数据类型有字典，列表等。 不可变数据类型会改变内存地址，可变数据类型不改变内存地址。 （1）不可变数据类型，num
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2024-07-12 11:51:12
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摘要：在本文中，得出了在信道状态信息（CSI）具有有限反馈（LF）的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中用户可达到的数据速率的表达式。通过在服务质量（QoS）约束下分配功率来优化能效（EE）。基于数学等价和拉格朗日乘数法，提出了一种具有CSI LF的节能不等功率分配（EEUPA）。仿真结果表明，随着发射天线数量的增加，EE也随之增加，这使得下一代无线通信网络很有希望。此外，可以
较为容易理解的MUSIC算法DOA估计MUSIC算法原理信道模型MUSIC算法估计 MUSIC算法原理首先我们要理解的是MUSIC算法，是一种估计角度的算法，也就是一种估计角度的方法，如果初次理解DOA估计，可以先跳过这种算法去理解DOA估计。( DOA) 是 指 无 线 电 波 到 达 天 线阵列的方向，在这里我们需要用一种方法估计出无线电波到达天线阵列的方向，我们使用的这种方法叫做MUSIC
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2024-08-19 09:45:35
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R-MEAD：Reference Point Based Multi-objective Optimization Through Decomposition 原文：https://ieeexplore.ieee.org/document/6256486进了种群的多1.摘要本文提出了一种基于用户定义的进化算法，该算法依靠分解策略将多目标问题转化为一组单目标问题。通过使用参考点，该算法可以将搜索集中
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2024-05-23 10:16:34
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经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混
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2023-12-31 20:45:38
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因子分析 （还没有完全弄透） 一、总结：
因子分析其实就是降维。 （
详细笔记见--斯坦福机器学习讲义： 因子分析笔记） 强烈建议回看
因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本 点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示。
因子分析是对应
上学期学了一些matlab的知识，这学期再用时竟然发现已经忘得差不多了(┬＿┬)于是决定重新开始并将它们记录下来，也方便自己以后查漏补缺！ M文件编程脚本文件matlab有自己的命令行窗口，对于简单的命令，可以直接在命令行窗口输入，但随着命令行的增加或者命令本身复杂度的增加，再使用命令行就显得有些不便了，这时就需要脚本文件了。可以说，脚本文件是matlab指令集合的封装。函数
基于经验模式分解的特征提取近期看的算法就是EMD的，发现很多Paper用的地方还挺多的，在特征提取方面，来做个以轴承振动信号的故障诊断EMD特征提取的学习总结。建议可以先看文章后半部分基础归类在看前半部分特征提取。EMD方法是从一个简单的假设发展而来，即任何信号都是由不同的简单固有振型组成的。每个线性或非线性模式都有相同数目的极值和过零。在连续的零交点之间只有一个极值。每个模式都应该独立于其他模式
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2024-08-23 20:34:27
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调用disp_hhs函数绘制hht谱时，这样调用： disp_hhs(E,tt1/fs,[],fs);即把时间除以采样频率，这样时间轴就是真实时间。 把disp_hhs函数里的这一行代码 ： imagesc(t,[0,0.5],im,[inf,0]); 改为： imagesc(t,[0,0.5*fs],im,[inf,0]);这样得到的谱图就是真实频率而不是归一化频率 &nb
01|概念及原理:EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。)(三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面
今天出一期基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。然后将数据送入CNN进行特征提取， 并进行PCA降维后特征可视化，并与未进行CNN特征提取的数据可视化结果进行比较。最后将CNN提取的特征送入SVM进行分类。其他数据
时序分解 | Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解
原创
2024-03-11 15:05:37
115阅读
描述过去、
分析规律和
预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：
季节分解、
指数平滑方法和
ARIMA模型一、时间序列的基本概念 时期序列可加，时点序列不可加 时期序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量； 而时点序列中的观测值反映现象在某一瞬间上所达到的
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2023-11-23 22:16:56
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肝了一天总算把大数质因数分解搞定了，这篇文章主要涉及了 Pollard rho 算法和试除法我用了若干个质数的平方来对比这两个算法的性能，发现：7e5 以上的数用 Pollard rho 算法更快，分解多大的数都不是问题7e5 以下的数用试除法更快最终的质因数分解是由这两个算法构成的，主函数的思路是：当 n > 7e5 时，使用 Miller Rabin 算法判断 n 是不是质数，
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2024-03-11 13:30:05
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一、EEMD分解核心流程 graph TD A[原始信号] --> B[添加高斯白噪声] B --> C{多次EMD分解} C --> D[提取IMF分量] D --> E[噪声平均] E --> F[最终IMF] 1. 算法步骤详解 噪声注入 向原始信号x(t)添加高斯白噪声wi(t)，生成扰动信 ...
一、简述： 经验模态分解法(EMD)，基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，因此具有自适应性。二、基础概念： 
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2024-03-27 19:45:02
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PyEMD CEEMDAN,EEMD, EMD 分解下载教程
原创
2024-05-23 00:20:37
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# 基于EMD分解与LSTM预测的项目方案
## 引言
在时间序列分析中，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的深度学习方法，应用广泛。然而，时间序列数据常常包含不同的成分，例如趋势、周期和噪声，这使得直接使用LSTM建模可能效果欠佳。为了解决这个问题，我们可以采用经验模态分解（EMD）对时间序列进行预处理，将其分解为一系列本征模态函数（IMFs），然后将这些IMFs作为输入，进行LSTM建模
