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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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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一直以来，设计中的电磁干扰（EMI）问题十分令人头疼，尤其是在汽车领域。为了尽可能的减小电磁干扰，设计人员通常会在设计原理图和绘制布局时，通过降低高di / dt的环路面积以及开关转换速率来减小噪声源。但是，有时无论布局和原理图的设计多么谨慎，仍然无法将传导EMI降低到所需的水平。这是因为噪声不仅取决于电路寄生参数，还与电流强度有关。另外，开关打开和关闭的动作会产生不连续的电流，这些不连续电流会在
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2024-06-03 22:18:45
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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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MATLAB 矩阵实验室 7.0.1
Simulink 仿真 6.1
Aerospace Blockset
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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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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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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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
CMOS传感器在工作过程中会生成热噪声、散粒噪声等，其中散粒噪声是一种随机噪声，其变化符合泊松分布，它存在严重影响图像的信噪比(SNR)。通常而言，此类噪声会通过软件算法采用多帧平均的方法进行抑制，这种方法即我们常说的3D降噪。本文我们将以Xilinx的运动自适应降噪算法为例，了解其工作原理及算法效果。1. MANR算法原理 该算法使用了一个递归滤波器(类似于IIR滤波器)，核心是使用运
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2023-11-27 12:44:51
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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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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
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
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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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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clc;clear;close all;winsize=256;%窗长n=
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2022-06-10 00:35:08
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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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Matlab调用物性计算是仿真工程中常见的问题。在64位环境下的调用稍有不同，在使用中，需要掌握物性函数必要的使用技巧。(所用到的文件在本人上传的资源页打包好了，下载解压 就可以直接运行一、matlab 调用必备的程序工具1、matlab2、refprop（9或9.1）安装包均可3、refpropm.m 和rp_proto64.m(这个文件是为了转化dll的数据型使其在64位平台上可使用4、REF
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2024-06-23 23:21:45
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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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