MATLAB 矩阵实验室 7.0.1
Simulink 仿真 6.1
Aerospace Blockset
缩写为CEEMD的方法其实不止一种，包括互补集合经验模态分解方法[1]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,2010）和完全集合经验模态分解方法[2]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,2011）。本文中所探讨的是上述第一种方法。1. CEEMD（互补集合经验模态分解）的
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2024-05-13 16:53:16
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一、概念法国中央科学研究院和美国RICE大学共同开发了时频分析工具箱（matlab emd） 是一款非常好用的时频分析计算工具，它是分析时变非平稳信号的有力工具，matlab 时频分析工具箱提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。 其中主要含有四种函数：信号产生函数，可以产生不停类型的信号，如Chirp信号，bpsk信号等。时频分析函数，可以计算线性、Cohen类
重头戏来了。在以往的应用经验里，VMD方法在众多模态分解方法中可以说是非常好的。从催更力度上看，这个方法也是格外受关注。笔者决定加快进度快一些写完这个方法，十月份了有些同学要开始做毕设，希望这篇文能帮上忙。1. VMD（变分模态分解）的概念VMD（Variational Mode Decomposition）即变分模态分解，与2014年由Dragomiretskiy[1]等人提出，虽然它也叫模态分
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2024-05-07 21:26:01
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Non-Local Means算法是一种经典的图像降噪算法，它的基本思想是通过比较图像中不同位置的像素之间的相似性来进行降噪。Matlab是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种用于图像处理的工具和函数，可以方便地实现Non-Local Means算法。 实现步骤1. 读取图像2. 添加高斯噪声3. 设置参数4. 计算相似性权重5. 进行滤波6. 显示结果7. 简单代码实现8. 总结 1. 读取图
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2024-05-02 17:47:32
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来帮忙填坑了。今天接着之前讲过的EEMD和CEEMD，来介绍一下“类EMD”分解方法的第三篇。1. CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）的概念CEEMDAN[1]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）的中文名称是自适应噪声完备集合经验模态分解，要注意这个方法并不是在CEEMD方法上改进而来
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2024-05-07 14:54:38
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在专栏之前的文章里对EMD进行了一系列的介绍。在实际中也见到不少同学将该方法应用于各个领域，除了博主研究的故障诊断方向，还有用作去噪、图像处理以及金融分析的。同时也不断有同学想了解诸如EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。所以从今天开始，准备梳理一下各种“类EMD”方法，帮助准备研究这个方向的同学们理一理头绪。关于为何要进行信号分离研究，有一篇讲的很好的文章[1]，不
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2024-08-23 17:37:44
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1、M = max(A)描述：返回向量 A 中的最大值，如果 A 为矩阵，则返回每列的最大值组成的行向量。参数：A 是待求最大值的向量或矩阵。输出：M 是向量 A 中的最大值行向量，如果 A 为矩阵，则返回每列的最大值组成的行向量。示例：M = max([1 2 3 4 5])
% 返回 52、M = max(A,[],dim)描述：返回矩阵 A 中指定维度 dim 的最大值组成的向量。参数
很多同学留言要EMD的代码，这篇文章就写一下吧。一、使用MATLAB自带函数如果你的MATLAB版本是2018a及更新版本，那么是可以直接调用emd函数的。以下代码在MATLAB2019a中编写，未在其他版本中测试。load('sinusoidalSignalExampleData.mat','X','fs') %载入数据
t = (0:length(X)-1)/fs;
plot(t,X)
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2024-03-25 12:51:09
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原理与计算步骤数据准备数值格式），列为年份时间（数值格式）。部分数据如下：运行结果及分析空间分布特征分析 前5个特征向量特征值的累积贡献率达到85.4%，但只有前两个特征根的误差范围不重叠通过North显著性检验，累积贡献率接近75%，因此这两个特征根可以很好地解释福建省近1960-2013年降水的两种分布类型。表1 福建省年降水量EOF分解的前5个特征向量
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2024-07-11 17:23:41
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## 如何实现EMD（经验模态分解）的Python代码
EMD（经验模态分解）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解为一系列简单的固有模态函数（IMF）。如果你刚入行，可能会感到不知所措，没关系！本文将逐步引导你实现EMD的Python代码。
### 流程概述
首先，我们需要明确实现EMD的步骤。下面是一个简化的流程表格，概述了实现EMD的步骤。
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-09-13 06:22:09
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手把手教你，一个案例学会用Matlab App Designer设计文字识别工具手把手教你，一个案例学会用Matlab App Designer设计文字识别工具一、前言二、预备1. API接口2. 图像的Base64编码3. 屏幕截图4. 调用百度API识别文字三、工具搭建1. 功能需求2. 实现细节四、使用演示五、结语一、前言有时候在读电子文档的过程中，往往会遇到图片形式的文本，想要
下面的是matlab的EMD的不带端点延拓的分解程序代码，07新出来的包含复数的emd函数(端点视作极值点)function [imf,ort,nbits] = emd3(varargin)
[x,t,sd,sd2,tol,MODE_COMPLEX,ndirs,display_sifting,sdt,sd2t,r,imf,k,nbit,NbIt,MAXITERATIONS,FIXE,FIXE_H,
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2024-05-13 12:59:21
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clear
close
clc
ncload('E:/data/mon/ndvi79-06.nc','time','lat','lon','ndvi');
%第一部分：数据处理，剔除缺失值，求距平，并修正为等权重
%下面均针对温娜的sst进行标注
%选取区域：纬度：-9.5-59.5 ；经度：60.5-149.5
ilat=find(lat>=-10 & lat<60);
nl
EM算法是一种迭代算法，是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法，或极大后验概率。EM即expectation maximization，期望最大化算法。1. 极大似然估计 在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事件发生的概率。而在估计中，这些变成了方向过程：已知一组数据发生的结果，相当于获得了经验概率，通过这组数据假设模型服从什么分布
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2024-05-07 19:18:49
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作为自己学习的一个记录吧。对这个信号进行实验，其中公式是截图截的，懒得改了，f1就是s1。对这个s信号进行分解。下面开始代码操作：原始信号生成：运行该段代码，生成一个s.mat数据，并作图。clear
clc
close all
t = 0:0.001:2;
s1 = cos(4*pi.*t);
figure
plot(t,s1)
%%
s2 = 1/4*cos(48*pi.*t);
figure
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2024-04-18 16:42:29
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继续完善“类EMD”方法系列，本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD后的第5篇，想要看前几种方法的点击链接可以跳转。ICEEMDAN（Improved complete ensemble EMD）是2014年被提出的[1]，它是对CEEMDAN方法的改进算法。方法名字随着方法更新越来越长，颇有手机命名的风范。1. ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解）的概念据算法提
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2024-05-07 14:08:23
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Matlab（EMD-经验模式分解）工具箱安装以及使用一 EMD简介经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年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 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须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里叶分解与小波分解方法具有本质性的
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2024-05-07 16:12:19
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摘 要:双音多频信号 (DTMF：Dual Tone Multi Frequency)是电话系统中电话机与交换机之间的一种用户信令，通常用于发送被叫号码。由于其抗干扰性强和高速传输的优点，除了应用于电话系统，还被在全世界范围内广泛使用在各种按键式控制系统上。本文研究了DTMF信号的产生、检测原理，并研究了其在MATLAB下的仿真实现，主要工作如下：1、研究学习了DTMF信号的基本概念，并学习其产生
注：本人使用MatlabR2020a版本。1.pdetoolbox的调用打开MatlabR2020a，在命令行键入pdetool，进入pdetoolbox。2.绘制定解区域（解的定义域）由图形界面可知，解的定义域是二维坐标构成的平面空间。我们必须设置自己的定解区域，才能定义自己的方程：导航栏下方的前5个按钮，分别对应绘制矩形求解区域、绘制按中心生成的矩形求解区域、绘制椭圆形(圆形)定解区域、绘制按
