近日来为了对所研究的对象进行建模分析，开始了matlab这款工具软件的学习。此前的本科课堂上也教授过它的使用，所以很容易就可上手操作，但是真正应用它去实现基本的应用例程时，遇到的困难没有成堆也有那么一箩筐。下面就来把这两天来困扰我的“embeddedmatlab funtion”模块使用方法梳理一遍。模块说明：“embedded matlabfuntion”是simulink中用户自定义类的模块，
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2024-05-07 10:47:06
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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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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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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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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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不调用matlab自带emd(x)函数，将其内容简化为如下部分EMD分解基础步骤可以参见：[意念回复：经验模态分解（EMD）]()原始程序为百度搜索，结合ChatGPT后给出相应注释。% EMD分解程序
% 日期：2023.06.07
% 注释：调用子程序EMD分解基本结构（原始文件来源未知，根据内容添加注释）
clear all
% 定义输入信号
Ts = (1/512);
Fs = 1/Ts
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2024-01-23 21:46:50
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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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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
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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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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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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灰色预测及其MATLAB实现(一）灰色预测是一种常规的预测手段，具有操作简便，所需数据量少等优点，一般只需有4个数据就可以进行预测。灰色预测是基于灰色系统理论的预测方法。灰色系统由我国著名学者邓聚龙教授在1982年提出，是相对于“白色模型”——完全信息透明的模型，和“黑色模型”——对信息一无所知的模型的模型概念。利用灰色系统解决的问题主要是具有不确定性的问题：信息具有模糊性，无法用数学方程精确刻画
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2024-04-19 13:05:28
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Matlab（EMD-经验模式分解）工具箱安装以及使用一 EMD简介经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的
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2024-05-07 16:12:19
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MATLAB Function是一个模copy块,但是如果你bai输入的是一个向量，同du样也会输zhi出一个向量的。这个dao同m文件里面编程是一样的。MATLAB Function里面只能填写一个函数名称，无法编写m文件。如果你需要编写m文件的话，可以使用Embedded MATLAB Function ，我想你说的是这个。如果要输出多个数据，可以这样写：function y = fcn(u)
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
语法使用如下：[imf,residual] = emd(X)
[imf,residual,info] = emd(X)
[___] = emd(___,Name,Value)
emd(___) 输入参数：X：原始信号数据Name-Value 对参数 指定可选的以逗号分隔的Name和Value参数对。 其中，Name是参数名称，Value是对应的值，且参数名称必须使用引号 可以按任
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2024-03-19 13:09:06
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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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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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% 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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