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VMD与Python代码的实现。

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简介:
基于来自https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6511916.html的matlab代码进行调整和修改。

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  • PythonVMD
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    这段简介可以描述为:Python实现的VMD代码是一套基于Python语言开发的Varifocus Mode Decomposition (VMD)算法的源代码集合,适用于信号处理与数据分析领域。 根据一篇分享的MATLAB代码改编如下: 在进行图像处理时,为了实现灰度化、二值化以及边缘检测等功能,可以使用以下步骤编写相应的MATLAB程序。 首先读取原始图像,并将其转换为灰度图: ```matlab img = imread(image.jpg); % 请替换image.jpg为你实际使用的文件名 grayImg = rgb2gray(img); ``` 接着进行二值化处理(例如采用全局阈值法): ```matlab bwImg = imbinarize(grayImg, graythresh(grayImg)); figure; imshow(bwImg); title(Binary Image); ``` 为了检测图像中的边缘,可以使用Canny算子: ```matlab edgeDetection = edge(rgb2gray(img), Canny, []); figure; imshow(edgeDetection); title(Edge Detection with Canny Operator); ``` 最后,进行一些形态学操作(如腐蚀和膨胀)以优化二值图的效果: ```matlab se = strel(disk, 1); % 结构元素定义 dilatedImg = imdilate(bwImg, se); erodedImg = imerode(dilatedImg, se); figure; imshow(erodedImg); title(Eroded Image); ``` 以上代码实现了基本的图像预处理步骤,为后续的特征提取和模式识别任务奠定了基础。
  • Python编写VMD
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    这段简介可以描述为:“用Python编写的VMD代码”旨在利用Python语言的强大功能和灵活性,开发出能够控制与操作可视化分子动力学软件(VMD)的脚本程序。这些自定义脚本能够帮助科研工作者更高效地处理大规模分子模拟数据,并进行高级可视化分析。 本资源是根据网上开源的matlab代码编写的python代码,直接运行main.py即可进行变分模态分解。
  • VMD分解
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    本文将深入解析VMD(Variable Modes Decomposition)算法的核心原理及其源代码结构,帮助读者理解如何通过编程实现非接触式振动模式分析。 信号分解和地震资料分解都非常实用且具有实际应用价值。
  • DeepFM解析Python
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    《DeepFM代码解析与Python实现》一文深入剖析了DeepFM模型的工作原理及其在推荐系统中的应用,并提供了详细的Python代码示例。 文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集摘要 关于DeepFM原理,可以参考相关博客文章。本段落着重介绍其代码复现部分内容,并在基础上进行了一些修改及增加注释。 一、数据预处理部分 导入所需的库: ```python import pickle import pandas as pd ``` 这段文本主要介绍了如何开始对用于训练和测试的原始数据集做必要的准备工作,以便于后续DeepFM模型的应用。
  • DeepFM解析Python
    优质
    《DeepFM代码解析与Python实现》一文深入剖析了深度学习框架下的一种高效模型DeepFM,并提供了详细的Python代码示例。 文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集摘要 DeepFM原理部分内容可参考相关博客,本段落着重介绍其代码复现部分。所使用的代码基于某简书文章,并在此基础上进行了修改及添加注释。 一、数据预处理部分 导入所需的库: ```python import pickle import pandas as pd ``` 接下来进行具体的数据预处理工作。 ```python # 加载数据文件(假设为pickle格式) with open(data.pkl, rb) as file: data = pickle.load(file) # 将加载的字典转换成DataFrame,以便于后续操作 df = pd.DataFrame(data) ``` 这只是一个示例开头部分。接下来会详细介绍DeepFM模型的具体实现细节和代码。 ```python 请根据实际需要继续添加数据预处理步骤及说明。 ```
  • PythonVMDSSA结合KELM时间序列预测示例(附完整及GUI设计...)
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    本项目展示了如何使用Python中的VMD和SSA方法结合KELM算法进行时间序列预测,并提供了完整的源码和图形用户界面设计。 本段落详细介绍了一种基于Python实现的新型时间序列预测方法。该方法结合了变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM),并配备了GUI界面与可视化工具。文中阐述了项目的背景、目标及其创新之处,讨论了面临的挑战,并详细介绍了VMD的多层级分解、SSA的参数优化、KELM模型的建立以及模型训练和性能评估的具体过程。此外,还包括数据预处理、多目标优化及深度学习融合等扩展方向和技术细节。最后给出了项目部署架构与应用领域(如金融、气象学、能源管理和交通流量预测)。 适用人群:具备中级Python编程技能的数据科学家、AI研究员、机器学习工程师和时间序列分析师。 使用场景及目标:此方法适用于非线性和非平稳的时间序列数据分析,尤其是在金融、医疗保健以及气候科学等领域。通过提高模型的预测精度,增强其稳健性并优化参数选择,帮助企业做出更明智的战略决策;并通过直观友好的用户界面使研究人员更容易上手操作。 本段落提供了详尽的技术指导与案例分析,旨在让读者深入了解如何构建高效的复杂时间序列预测系统,并探讨了潜在的研究和发展方向,如引入更多优化算法或集成深度学习技术以继续推进该领域的前沿探索。
  • 未发表论文:基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention负荷预测研究及Python
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    本研究提出了一种基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention机制的电力负荷预测模型,并通过Python语言实现了该算法,旨在提高负荷预测精度。 基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
  • 基于蚁群算法VMD参数优化-python
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    本项目采用Python语言实现了基于蚁群算法对变分模态分解(VMD)参数进行优化的方法,适用于信号处理和数据分析领域。 Python 2 可直接运行,并且有数据集可用。
  • 基于遗传算法VMD参数优化(Python
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    本研究采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)的关键参数设置,并使用Python进行算法实现,旨在提高信号处理与特征提取的准确性。 1. Python代码 2. 有数据集
  • 基于灰狼算法VMD参数优化-python
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    本项目采用Python编程语言,运用灰狼优化算法对变分模态分解(VMD)的关键参数进行优化,提升信号处理与分析的精度和效率。 1. Python程序 2. 包含可直接运行的数据集