一 简介二维条码（二维码）是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。二维码是DOI（Digital Object Unique Identifier，数字对象唯一识别符）的一种。在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信
目录1 2D转换模型1.1 Euclidean transformation model1.2 Similarity transformation model1.3 Affine transformation model1.4 Projective transformation model2 转换模型参数的学习2.1 问题描述2.2 学习Euclidean参数2.3 学习Similarity参数
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2024-07-29 15:11:01
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1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识（1）对原始图像进行延拓，然后对进行极值点提
原创
2022-10-10 16:02:51
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本篇博文是对本人另一篇博文《基于分类任务的信号（EEG）处理》的扩展，另一篇博文是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本片博文是用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看，希望可以帮助到大家。读取脑电信号在读取设备采集的脑电信号上EEGLAB是一个非常强大的工具包，我在本文中就是使用这一工具包。首先在MATLAB的命令行输入eeglab（前提是你已经在MATLAB中添加了EEGLAB工具包
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2024-10-24 07:37:09
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# 二维经验模态分解（2D EMD）在Python中的应用
## 引言
随着信号处理和图像分析的快速发展，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为一种自适应信号处理方法，受到了越来越多的关注。特别是二维经验模态分解（2D EMD），它可以有效地分析复杂的二维信号（如图像）。本文将介绍二维经验模态分解的基本概念，并展示如何在Python中实现这一过程
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，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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二维图像haar小波变换的分解与重构 二维离散小波的理论推导和一维小波类似，但是以其尺度函数生成的尺度函数集作为标准正交基的尺度空间Vi的正交补空间Wi不能直接得到，而是可以证明，正交补空间Wi是由三个子空间的直和组成，对应的三个子空间可以由作为正交基的尺度函数、小波函数张成。二维离散小波变换对图像的分解可以看做如下图所示的滤波过程，即首先进行行滤波，沿着列方向进行，然后下采样，然后对上一步得到
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2023-08-29 14:26:02
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关于“EMD分解Python”的实现过程，今天我们将详细聊聊如何一步一步实现这个功能。从环境准备到优化技巧，保证大家能够轻松上手。在每个步骤中，我们都会加入一些图表和代码块，以帮助理解。
### 环境准备
在开始之前，首先要确保你的软硬件环境能够支撑EMD（经验模态分解）的实现。以下是我们的基本要求：
#### 软件要求
- Python 3.7或更高版本
- NumPy库
- SciPy
郑重声明：本文档只是方便自己学习记录1.EMD 工具包安装下载地址：://github./laszukdawid/PyEMD2.解压工具包，将文件复制到自己的python（Anaconda）的Lib的site-packages3.cmd切换到包的目录4.输入python setup.py install安装5.EMD分解实验# 导入工具库
import numpy as np
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2023-07-03 18:09:29
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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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C65
原创
2022-10-10 15:35:19
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文章目录1、简单介绍2、基本条件3、方法步骤3.1求平均包络线3.2 通过IMF判断求最终4、去噪应用 1、简单介绍经验模态分解( empirical mode decomposition，EMD)是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于1998年提出的一种新的处理非平稳信号的方法——希尔伯特——黄变化的重要组成部分。基于EMD的时频分析方法既适合于非线性、非平稳信号的
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2024-04-18 10:31:31
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看到一位博主写的关于EMD的一些见解，觉得挺有用，特用来保存分享，原文链接：https://www.ilovematlab.cn/thread-566089-1-1.htmlEMD是一种信号分解工具。 与小波分解不同。小波分解是利用信号和小波之间的相关性来进行信号分解，当然小波的特性在分解过程中是可以变化的，即所谓的translation and scale。EMD则是完全根据信号本身的特点来进行
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2024-03-22 09:13:59
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开始看PBOC/EMV中IC卡的文件结构时，就被DF, MF, EF,DDF,ADF这些概念弄晕了. 文档里对这几个概念讲解的都不够通俗. 不过这也不奇怪, 这种所谓的标准如果讲的太通俗，那么制定这些标准的人又怎么能够称得上是专家呢! 下面根据自己的理解, 把这几个概念讲解一下. 首先， MF, DF和EF这三个其实是iso78
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2024-04-19 11:37:30
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经验模态分解(EMD)为什么要用EMD相比于时频处理方法小波分析的好处克服了基函数无自适应性的问题。
小波分析需要选某个小波基。即使小波基在全局可能是最佳的，但在某些局部可能不是，所以小波分析的基函数缺乏适应性。对于一段未知信号，不需要做预先分析与研究，就可以直接开始分解。
会自动按照一些固模式按层次分好，而不需要人为设置和干预。也就是说，EMD分解信号不需要事先预定或强制给定基函数，
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2024-08-11 11:03:27
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1、什么是EMD？从本质上说，EMD是一个对信号进行平稳化处理的过程。 通俗的说，用EMD有什么好处呢？对于一段未知信号，不需要做预先分析与研究，就可以直接开始分解。这个方法会自动按照一些固模式按层次分好，而不需要人为设置和干预。 再通俗一点，EMD就像一台机器，把一堆混在一起的硬币扔进去，他会自动按照1元、5毛、1毛、5分、1分地分成几份。2、内涵模态分量（Intrinsic Mode Func
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2024-04-28 22:13:59
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作者：桂。前言本文为Hilbert变换一篇的内容补充，主要内容为： 1）EMD原理介绍 2）代码分析 3）一种权衡的小trick 4）问题补充内容主要为自己的学习总结，并多有借鉴他人，最后一并给出链接。一、EMD原理介绍 A-EMD的意义很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将信号分解不同频率特性，并且结合Hilbert求解包络以及瞬时频率。E
写此文的目的是方便本人日后寻找，若对其他人造成困扰，请联系我。简介经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它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。它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包
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2023-11-06 16:17:49
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%此版本为ALAN 版本的整合注释版function imf = emd(x)% Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transfor
原创
2022-10-10 16:24:40
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笔者参与实验室里IOT方面的项目，需要对雷达采集数据进行处理，特意学习了一下EMD方面的资料和文献，以下为一些学习笔记和个人理解。 1 方法使用背景 在通过雷达获取信号后，需要对其进行处理并从中提取出我们所需的数据部分。根据信号的频率与时间的情况，我们可以将频率分为两类：平稳信号、非平稳信号（如下图）  
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2024-05-28 17:27:57
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