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几何均值分解（GMD）

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简介：
几何均值分解(Geometric Mean Decomposition, GMD)是一种信号处理技术，用于分离混合信号中的独立源成分，尤其在音频处理中有效。 输入任意矩阵H后，可以得到其gmd分解矩阵。具体的算法参考论文《An iterative geometric mean decomposition algorithm for MIMO communications systems》。

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  • 几何均值分解（GMD）
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    几何均值分解(Geometric Mean Decomposition, GMD)是一种信号处理技术，用于分离混合信号中的独立源成分，尤其在音频处理中有效。 输入任意矩阵H后，可以得到其gmd分解矩阵。具体的算法参考论文《An iterative geometric mean decomposition algorithm for MIMO communications systems》。
     
  • GMD_update.zip_GMD_GMD预编码_几何均值分解_混合预编码_预编码方案
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    本资源包提供GMD（Geometric Mean Decomposition）更新文件，包含最新的几何均值分解算法及混合预编码方案，适用于优化无线通信系统的预编码技术研究与应用。 基于几何均值分解的混合预编码技术研究
     
  • 局部均值分解(LMD)
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    局部均值分解（LMD）是一种信号处理技术，用于提取复杂信号中的瞬时特征。通过迭代过程分离信号的时变模式与频率特性，适用于非平稳信号分析。 局部均值分解LMD的MATLAB程序采用了滑动平均法来平滑均值，并且可以正常运行。
     
  • 加权平均值：计算输入向量的加权算术、几何或调和平均值 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种算法，用于高效计算输入向量的加权算术、几何或调和平均值，适用于数据分析与统计应用。 此函数用于计算一组输入值数组与权重数组的加权算术、调和或几何平均值。 实际上存在两种操作模式： 1) 如果仅提供一个输入值数组和一个权重数组，那么将对这些元素中的所有项进行加权平均值计算。用户可以指定要计算加权平均值得维度，或者选择“全部”，此时数组会被展平并返回单一标量结果。 2）如果有多个输入值数组及对应的权重数组，则会输出每个对应位置的加权均值。 示例： 模式一： - 当仅有一个输入和一个权重时：`scalarMean = weighted_mean(harmonic,[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2])`; 输出结果为单个标量数值。 - 多维数组操作中，若指定维度，则输出与该维度大小匹配的向量。如:`arrayMean = weighted_mean(算术,[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2],1)`; 输出结果为一个 (3x1) 向量。 模式二： - 当存在多个输入和权重时，输出每个位置的加权均值。如:`arrayMean = weighted_mean(geometric,...);`
     
  • LMD.rar_LMD局部均值分解算法详解_LMD算法_Lmd 分解_lmd_局部均值分解
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    本资源深入解析LMD（局部均值分解）算法，涵盖其原理、应用及实现方法。适合研究信号处理和数据分析的技术人员参考学习。 LMD（局部均值算法）可以实现信号的局部均值分解，并且我已经成功运行过。
     
  • 局部均值分解——LMD_pf_瞬时幅值与瞬时频率均值_分解幅频_lmd
    优质
    局部均值分解(LMD)是一种信号处理技术，用于提取非平稳、多分量信号中的瞬时信息。通过计算每个分量的瞬时幅值和瞬时频率，并求其均值，LMD能有效进行幅频特性分析。 该方法自适应地将一个复杂的非平稳的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数（Product function）。
     
  • archimekai/matlabarraygen: 生成指定几何平均值的随机数组 - MATLAB开发
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    MATLABArrayGen是由Archimekai开发的一个工具，用于生成具有特定几何平均数的随机数组。该代码有助于用户在数据分析和模拟中探索不同的数据分布特性。 随机生成具有指定几何平均值的数组。
     
  • 微分几何题目与解答（附详解）
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    本书汇集了大量微分几何经典及新颖题目，并提供详尽解答。旨在帮助读者深入理解微分几何的核心概念和技巧，适合数学专业学生和研究者参考学习。 这本书主要介绍微分几何理论，并包含一系列相关习题。书中内容丰富详实，习题质量高且附有答案解析，是一本非常适合学习微分几何的好书。
     
  • 局部均值分解(LMD)代码
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    简介：局部均值分解（LMD）是一种信号处理技术，用于提取复杂非平稳信号中的瞬时信息。本代码实现LMD算法，适用于多种信号分析场景。 LMD的Matlab代码程序可以进行如下描述：这段文字主要介绍了一个关于LMD（局部均值分解）方法在MATLAB中的实现过程。它涵盖了如何编写相关函数以及对信号数据进行处理的具体步骤，旨在帮助研究人员或工程师能够更有效地利用该技术来分析非平稳信号。 如果需要具体的示例代码或其他详细信息，请直接提供问题描述，我会尽量给出解答和指导。
     
  • MATLAB中几种均值滤波器的效果对比分析
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    本研究详细探讨了在MATLAB环境下多种均值滤波算法的应用效果，并进行了系统的比较分析。通过实验数据展示了不同均值滤波器在图像处理中的性能差异，为实际应用提供了参考依据。 使用MATLAB比较几种均值滤波器（算术、几何、谐波、逆谐波）的滤波效果。