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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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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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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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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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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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
原创
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
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
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
目录 第一章最大似然估计 1第二章最大似然估计到EM 2第三章 EM算法推导 3第四章 EM例子和python代码 7参考文献 8 最大似
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2024-06-10 19:43:57
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文章目录0、前言1、EM算法引入2、具体的EM算法3、EM算法推导3.1 Jensen不等式3.2 EM推导3.3 EM算法的收敛性4、EM算法在高斯混合模型中的应用4.1 高斯混合模型4.2 混合高斯分布模型python实现5 EM算法在HMM模型中的应用5.1 HMM模型5.2 EM算法在HMM中应用参考 0、前言EM算法，也叫最大期望算法，或者是期望最大化算法，是机器学习十大算法之一，它很
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2023-10-11 18:55:32
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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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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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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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# EMD分解——理解信号和图像的组成
## 引言
信号和图像是我们日常生活中随处可见的。它们是由不同的组成部分构成的，这些部分的结合形成了我们所看到的整体。如果我们能够分解信号和图像，提取出其中的组成部分，就能更加深入地理解它们的特征和内在结构。EMD（Empirical Mode Decomposition）分解就是一种常用的信号和图像分解技术，它可以将信号和图像分解成多个本征模态函数（I
原创
2024-01-04 03:39:31
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《机械传动》2019年 第43卷 第8期文章编号：1004-2539(2019)08-0130-05DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2019.08.024引用格式：柴慧理, 叶美桃. 改进局部均值分解的齿轮箱复合故障特征提取[J]. 机械传动, 2019，43(8):130-134.CHAI Huili， YE Meitao
