笔者在学习EMD信号处理时，学习了一下2009年EMD提出者对EMD进行改进的算法EEMD以及后续的CEEMD、CEEMDAN，以下为学习笔记与一些思考理解。1 EMD算法存在的问题（1）模态混叠：分出的IMF涵盖频段宽，有低频的段也有高频的段，是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果，即同一个段出现在多个IMF中的情况。（2）末端效应影响：之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理，但处
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2024-08-12 17:22:51
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一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen不等式应用三、计算流程 一、预备知识1.1、协方差矩阵在高维计算协方差的时候，分母是n-1，而不是n。协方差矩阵的大小与维度相同。1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型点模式的分
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2024-10-17 18:30:57
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智能健康监测床垫整体实现床垫式生理信号监测系统的框图见图 1，薄垫中安装 PVDF压电传感器, 可以捕捉人体呼吸和心跳的微弱振动信号, 输出相应的电荷信号。电荷放大器对传感器的输出信号进行放大, 并转化为电压信号。低通滤波器用于滤除工频干扰和高频噪声。考虑到不同个体的生理信号强度不同, 在电路上增加可以自动调节增益的电压放大器, 使得输出信号的幅度在合适的范围。MCU (microcontroll
文章目录所解决的问题？背景所采用的方法？Model LearningMeta-Reinforcement Learningon Learned Models取得的效果？所出版信息？作者信息？参考链接 论文题目：Model-Based Reinforcement Learning via Meta-Policy Optimization所解决的问题？ 提出一种不依赖于learned dynami
Etcd是分布式存储系统，当leader有数据变化，要及时更新到其他节点，这里就涉及到数据同步。 一、数据同步 上一篇介绍，Etcd接收到客户端的请求，会把相关数据传递到Raft状态机中，那么进入状态机之后如何处理呢？流程图如下：type raftLog struct {
// storage contains all stable entries since the last snapshot
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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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
EM算法：最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，通常作为牛顿迭代法的替代，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前，我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来： 现在我们有两枚硬币 A 和 B，这两枚硬币和普通的硬币不一样，他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验：
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2023-11-15 20:28:13
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EM算法是一种迭代的算法，1977年由Dempster等人提出，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。其基本思想是：首先根据己经给出的观
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2024-06-25 20:44:26
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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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# EMD算法的科普与Python实现
## 引言
EMD（经验模态分解）是一种信号处理的技术，被广泛用于处理非线性和非平稳信号。它通过将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），帮助我们更好地理解信号的不同成分，尤其在地球科学、金融市场和医学信号分析等领域表现突出。本文将介绍EMD算法的基本概念，并给出Python中的实现示例，同时通过可视化图表帮助理解。
## EMD算法的基本概念
EM
在处理“EMD示例python代码”的时候，我们将会深入探讨如何实施经验模态分解（EMD）并通过Python代码来实现。本文将通过详细的步骤、示例和图示来帮助你轻松掌握这一技术。
## 环境准备
首先，我们需要保障环境的搭建能够支持EMD的实现。以下是软硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU: 至少双核处理器
- 内存: 至少8GB
- 磁盘: SSD，至少10GB可用空
目录梯度nn.Embeddingdataset和dataloader随机数梯度实验数据：x1 = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x2 = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x3 = torch.tensor([5, 6],
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2024-09-05 15:38:47
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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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## 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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《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
EMD分解及其matlab实现方法1. 介绍EMD全称Empirical Mode Decomposition，是一种信号分解方法，由数学家黄锷在1998年提出。EMD方法具有自适应性，在信号分解过程中不需要先验知识和数学模型，在大多数情况下可以得到比较好的结果。EMD方法可以将一个信号分解成不同的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），每一个IMF都是具有明确
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2024-01-10 20:07:42
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在ecore模型里可以详细的定义各种类型、属性和方法，但对于像“每个类别里至少有两种产品”这样的限制就无能为力了。为此，EMF提供了一套验证框架（Validator Framework）用于解决这个问题，在ecore文件里特定的方法可以被识别为验证方法并生成用于验证的代码。还是以shop模型为例，假设要求“每个类别里至少有两种产品”，我们需要在shop.ecore里添加一个名为“validateP
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2024-07-27 14:55:04
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机器学习之MATLAB代码--CEEMDAN+EEMD+EMD+VMD+IMF重构络（十八）压缩分量的EEMD代码压缩分量的EEMD数据压缩分量的EEMD结果CEEMDAN代码CEEMDAN数据CEEMDAN结果EEMD代码EEMD数据EEMD结果EMD代码EMD数据EMD结果VMD代码VMD数据VMD结果IMF代码IMF数据IMF结果 压缩分量的EEMD代码1、%% EEMD（Ensemble
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2024-04-25 22:16:52
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MATLAB 矩阵实验室 7.0.1
Simulink 仿真 6.1
Aerospace Blockset
