Jensen不等式其实在运筹学以及基础的优化理论中，便有涉及。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。拓展到多元的情形，x是向量时，如果其对应的Hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。特别的，当或者海瑟矩阵为正定时(H>0)，那么称函数f是严格凸函数。Jensen不等式表述如下：如果f是凸函数，X是随机变量，那么特别地，如果f是严格凸函数，当且仅当(也就
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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# Python实现EMD的步骤详解
## 导言
欢迎小白开发者加入Python开发的行列！在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现EMD（Earth Mover's Distance）算法。EMD是一种用于衡量两个概率分布之间的相似性的方法，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。通过学习这个算法，你将更深入地理解Python的使用和数据处理的概念。
## 整体流程
在开始编
原创
2024-01-05 10:15:25
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注：不定时更新1.常见的距离算法1.1 欧几里得距离（Euclidean Distance） 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。Euclidean Distance是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。代码： >>>
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2024-04-13 11:39:12
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# Python实现EMD（经验模态分解）调用指南
经验模态分解（EMD）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解成更简单的固有模态函数（IMFs）。在Python中，我们可以借助一些库来实现EMD。本文将指导你如何一步一步地实现EMD的调用。
## 流程概述
首先，让我们概述一下实现EMD调用的步骤。以下是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始
原创
2024-09-17 05:03:24
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输入是什么样子，输出是什么样子？ nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。格式：torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,
max_norm=None, norm_ty
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2023-10-12 21:56:33
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matlab中的矩阵 我们知道,求解线性方程组是线性代数课程中的核心内容,而矩阵又在求解线性方程组的过程中扮演着举足轻重的角色。下面我们就利用科学计算软件MATLAB来演示如何使用矩阵,同时,也使学生对线性代数的认识更加理性。 一、矩阵的构造 在MatLab中,构造矩阵的方法有两种。一种是直接法,就是通过键盘输入的方式直接构造矩阵。另一种是利用函数产生矩阵。 例1.利用pascal函数来产生一个
目录一、产生背景及原因二、工作原理 三、总结一、产生背景及原因 电力系统中非线性负荷大量增加，比如非线性的逆变器、整流器、开关电源等等，由此带来的谐波和无功问题愈来愈严重，俗称谐波污染，这对于电力系统的稳定性、通信安全性以及用电器安全是个必须要
点云分析中的EMD（Earth Mover’s Distance）距离EMD（Earth Mover’s Distance）距离介绍EMD距离，又叫做推土机距离，也叫作Wasserstein距离。个人理解，EMD距离是离散化的Wasserstein距离，而Wasserstein距离是描述两个连续随机变量的EMD距离。二者数学思想是相同的，但是所描述的对象和应用场景稍有区分。由于个人正在做关于点云数
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2024-04-30 17:38:02
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库卡（KUKA）机器人入门学习必备知识1、库卡机器人零点标定使用的工具通常有两种：1）千分表，标定精度偏低。2）EMD电子装置，标定精度较高。2、库卡机器人停机模式有三种。分别是：STOP0,STOP1,STOP2这三种模式，停止的过程也不同。3、库卡机器人控制柜有基本的有5种型号。分别是：紧凑型（ Compact ）、小型（ Smallsize-2 ）、标准型（ Standard ）、中型（ M
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2024-04-18 14:08:10
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目录简介EMD算法原理python实现EMD案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195简介SSVEP信号中含有
原创
2021-09-07 13:38:40
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# EMD分解的Python实现
## 引言
在信号处理和时间序列分析中，经验模态分解（EMD, Empirical Mode Decomposition）是一种重要且有效的技术。它能够将复杂信号分解为若干个具有简单性状的成分，称为内在模态函数（IMF）。EMD方法在趋势提取、信号去噪和特征提取等方面都得到了广泛应用。
在本文中，我们将探讨如何用Python实现EMD分解，并通过代码示例和可
SIMILINK模块库按功能进行分为以下8类子库： Continuous（连续模块） Discrete（离散模块） Function&Tables（函数和平台模块） Math（数学模块） Nonlinear（非线性模块） Signals&Systems（信号和系统模块） Sinks（接收器模块） Sources（输入源模块） 连续模块
EM算法：期望最大化算法MLE（极大似然估计法）是一种非常有效的参数估计方法，但在概率模型中，有时既含有观测变量 (observable variable), 又含有隐变量(hidden variable)或潜在变量(latent variable)，例如：分布中有多余参数或数据为截尾或缺失时，这个时候使用MLE求解是比较困难的。于是Dempster等人于1977年提出了EM算法，其出发点是把求M
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2024-04-19 08:37:14
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目录简介EMD算法原理python实现EMD案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195简介SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式...
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2022-01-25 10:17:23
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# R语言实现EMD分析
## 1. 引言
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种信号处理技术，用于从非线性和非平稳信号中提取本征模式。EMD特别适用于时间序列数据的分析，广泛应用于气象、金融、医学等各个领域。
EMD的核心思想是将时间序列分解成若干个本征模式函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），再对这些IMF
原创
2024-09-03 04:23:09
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问题描述tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None)这个函数有什么作用？看起来像查找表，也就是返回每个ID对应的参数(以ID为单位)？例如，在Skip-Gram模型中，如果我们使用tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs)，那么对于每个train
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2023-10-08 08:44:59
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# Python实现emd处理时间序列
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python实现emd（经验模态分解）处理时间序列数据。emd是一种将非平稳信号分解为有限个本质模态函数（IMF）的方法，对于分析和处理时间序列数据非常有用。在这个过程中，我们将使用`PyEMD`库来进行emd分解。
## 流程
下面是实现emd处理时间序列的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
原创
2024-06-16 05:02:13
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所有的工作都是基于matlab 2010版本。一.对embedded matlab function的简要介绍 Embedded MATLABFunction模块位于Simulink/User-Defined Functions模块库中。该模块工作于matlab语言的一个子集（称为 embedded matlab subset，不在此
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2024-03-05 19:04:31
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呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
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2024-03-29 20:03:09
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