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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笔者参与实验室里IOT方面的项目，需要对雷达采集数据进行处理，特意学习了一下EMD方面的资料和文献，以下为一些学习笔记和个人理解。 1 方法使用背景 在通过雷达获取信号后，需要对其进行处理并从中提取出我们所需的数据部分。根据信号的频率与时间的情况，我们可以将频率分为两类：平稳信号、非平稳信号（如下图）  
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2024-05-28 17:27:57
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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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对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。 htmlload（'sinusoidalSignalExampleData.mat'，'X'，'fs'）;
xlabel（'Time（s）'）;观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。为了创建希尔伯特谱图，您
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2024-04-23 09:29:01
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对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。load（'sinusoidalSignalExampleData.mat'，'X'，'fs'）; xlabel（'Time（s）'）;观...
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2021-05-12 14:53:10
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=2567对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。load（'sinusoidalSignalExampleData.mat'，'X'，'fs'）; xlabel（'Time（s）'）;观...
原创
2021-05-20 21:48:42
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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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Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度（Matlab）⛄一、小波变换简介1 引言 心电图ECG(Electro Cardio Graphy)信号在医学上应用比较广泛,通过它可以判断人们的健康状况,可应用于心血管疾病、心脏病、心律失常等各种检查。心电信号通常由P、QRS、
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2024-08-09 11:18:59
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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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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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% 调用MATLAB中含有噪声的数据文件 leleccum; load leleccum; index=1:3000;x=leleccum(index);N=8...
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2021-07-09 11:55:15
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学习笔记记录 文章目录学习笔记记录一、EEMD？二、EEMD的编程实现1.EMD和EEMD的对比2.工具解释总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合，然后加上一个性质不同的信号，所谓的残差信号或者剩余信号。一、EEMD？ 为什么要提出EEMD? 解决EMD方法中的模态混叠现象。说到模态混叠，顾名思义就
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2024-05-10 13:55:36
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一、CP分解（CANDECAMP/PARAFAC） 这是较为古老的一种张量分解方法。最早的研究历史可以追溯到1927年。在上一节，学习向量乘积的时候，我们看到两个向量外积产生一个矩阵。我们可以推断出，三个向量做外积得出一个三维张量（其实是一种extension）。 数学上，我们可以用以下公式表示：我们可以将三个向量的外积结果以张量的三种矩阵化形式写出：matlab实例程序如下我们都知道，矩阵的秩是
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2024-09-03 08:57:56
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% EMD 计算经验模式分解%%% 语法%%% IMF = EMD(X)% IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...)% IMF = EMD(X,OPT
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2022-10-10 16:05:30
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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
化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。 以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。 load（'sinusoidalSignalExampleData
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2022-11-27 21:39:23
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一、引言脉搏波信号是血管中血液流动产生的振动信号，反映了血管的弹性特性和血流动力学信息。由于其丰富的生理信息，脉搏波信号在诊断和监测心血管疾病、神经系统疾病等方面具有重要意义。然而，原始脉搏波信号往往受到生理干扰、环境噪声等多种因素的影响，信号质量较差。因此，对脉搏波信号进行去噪处理，提高信号质量是至关重要的。本文综述了脉搏波信号去噪的主要方法，包括时间域方法、频域方法和其他去噪方法，并对不同方法
利用 EMD 将信号分解为一系列 固有模态函数IMF，根据 振动信号过零点特性 对属于趋势项的 IMF 分量进行判别，并对判别为趋势项的 IMF 分量进一步利用 最小二乘法 进行趋势项拟合，将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明：这一方法无需假设趋势项类型，且可不受 EMD 过程中模态混叠和端点效应的影响，使趋势项提取更为准确。 文章目录1 趋势项1-1 什么是趋势项？1
% EMD 计算经验模式分解
%
%
% 语法
%
%
% IMF = EMD(X)
% IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...)
% IMF = EMD(X,OPTS)
% [IMF,ORT,NB_ITERATIONS] = EMD(...)
%
%
% 描述
%
%
% IMF = EMD(X) X是一个实矢量，计算方法参考[1]，计算结果
本文基于北京交通大学陈后金教授的课件。我加以整理，若有冒犯还请谅解1利用MATLAB产生分解与重建滤波器组计算滤波器组的函数[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname')Ld:分解低通滤波器h0[-n];Hd:分解高通滤波器h1[-n];Lr:分解低通滤波器h0[-n];Hr:分解高通滤波器h1[-n];wfname:小波名eg1:计算db2小波的四个滤波器，并画出其时域波形。MA
