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EEMD程序-极值点检测(extrema.m)

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简介：
EEMD程序-极值点检测(extrema.m)是一款用于进行经验模态分解（EMD）中极值点识别的MATLAB工具。该脚本精准提取信号中的极大值与极小值，是构建固有模态函数(IMF)的基础步骤。 我从论坛上下载了一个EEMD程序但无法使用，现在从其他地方获取了另一个版本的程序，并上传到此论坛与大家分享。

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  • EEMD程序-极值点检测(extrema.m)
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    EEMD程序-极值点检测(extrema.m)是一款用于进行经验模态分解（EMD）中极值点识别的MATLAB工具。该脚本精准提取信号中的极大值与极小值，是构建固有模态函数(IMF)的基础步骤。 我从论坛上下载了一个EEMD程序但无法使用，现在从其他地方获取了另一个版本的程序，并上传到此论坛与大家分享。
     
  • cannywave.rar_canny小波_db4_模极大值检测_边缘检测_边缘检测极大值
    优质
    本资源提供了基于Canny算法和db4小波变换实现的边缘检测代码，采用模极大值法增强图像边界识别精度。 使用Canny算子进行边缘检测以及利用db4小波模极大值算法进行边缘检测的方法可以直接运行，实验所用的图像为标准测试图Lena。
     
  • 基于小波模极大值的边缘检测程序
    优质
    本程序利用小波变换中的模极大值特性进行图像处理，精确提取图像边缘信息。适用于多种复杂场景下的边缘检测需求。 小波模极大值边缘检测程序主要用于图像处理领域，能够有效地识别并突出显示图像中的边缘特征。这种方法基于小波变换理论，在多尺度空间中分析信号或图像的局部特性，从而实现对不同频率成分的有效分离与增强。通过寻找各尺度上的极值点（即模极大值），可以准确地定位到边缘信息，并且具有较好的抗噪性能和方向选择性。 该程序设计时考虑了算法的高效性和鲁棒性，在实际应用中表现出色，适用于多种类型的图像分析任务。此外，通过对参数进行调整优化，还可以进一步提升检测效果，满足不同场景下的需求。
     
  • 消失点检测的程序
    优质
    简介：本程序旨在自动识别并定位图像中的消失点，采用先进的计算机视觉技术与算法，适用于增强现实、自动驾驶及三维重建等领域。 Matlab代码可以用来检测消失点，并实现深度图填充功能。
     
  • MATLAB端点检测VAD程序
    优质
    本程序为基于MATLAB开发的语音活动检测（VAD）工具，通过算法精准识别音频中的说话段落与静默期，适用于语音信号处理和通信领域。 端点检测的MATLAB程序用于识别语音信号的起点和终点，并进行分帧和预加重处理。
     
  • 任意次B样条小波构建与小波模极大值检测奇异点示例 MATLAB程序
    优质
    本项目提供MATLAB代码用于构造任意次数的B样条小波，并基于小波变换的模极大值理论检测信号中的奇异性。 可以构造任意次B样条小波，并利用小波模极大值检测奇异点。这里提供一个相关的MATLAB程序示例。
     
  • Harris角点检测的Matlab程序
    优质
    本简介提供了一个基于Matlab实现的Harris角点检测算法程序。该程序能够有效地识别图像中的关键特征点，适用于计算机视觉和图像处理领域内的多种应用需求。 在MATLAB中使用Harris原理实现角点检测，并将角点坐标保存到txt文档以供后续处理。同时附上用于处理的图片。
     
  • Susan角点检测的Python实现（包括边缘检测、重心计算和非极大值抑制）
    优质
    本项目实现了Susan角点检测算法，并用Python语言进行编程。其中包括边缘检测、重心计算以及非极大值抑制等步骤，有助于准确识别图像中的关键特征点。 Susan角点检测的Python实现包括边缘检测、角点检测、重心计算以及非极大值抑制。
     
  • EEMD源代码程序
    优质
    本资源提供一种改进型经验模态分解方法（EEMD）的源代码程序。通过引入白噪声序列，有效解决了传统EMD算法存在的模式混淆问题，适用于多种信号处理场景。 本代码是eemd的原始代码，关于emd的注释已经很多，eemd无非是多次emd取平均。需要的部分请自行使用。
     
  • EMD及EEMD程序.doc
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    本文档介绍了基于Matlab编程环境下的经验模态分解（EMD）和 ensemble empirical mode decomposition (EEMD) 的实现方法与应用。 EMD（经验模态分解）是一种非线性、非平稳时间序列分析方法，在1998年由Huang等人提出。该技术通过迭代过程将复杂信号分解为一系列内在模式函数（IMF，Intrinsic Mode Function）及残余项，这些IMF反映了信号的不同时间尺度特征，并且每个IMF都近似于一个单一频率的振动模式，从而使得原始信号可以被解析成一系列简单、具有物理意义的分量。 在MATLAB中使用`emd`函数执行EMD算法。代码段中的关键步骤包括： 1. **载入信号**：从文本段落件加载信号数据。 2. **确定参数**：计算出采样点数，设定采样频率和时间间隔。 3. **生成时间序列**：根据上述信息创建对应的时间序列。 4. **执行EMD分解**：使用`emd(x)`函数对信号进行分解。该过程有可选的参数如停止准则阈值等。 `emd`函数的工作原理如下： - 寻找极值和零交叉点，这是通过查找极大值、极小值以及计算零交叉来实现。 - 基于找到的最大最小值得到上包络线与下包络线。 - 计算平均包络，并将其从原始信号中减去形成新的信号。 - 检查新信号的特性，如振幅变化和误差，以判断是否满足停止条件。 - 输出结果包括IMF数组、正交性指数及每个模式的迭代次数。 EEMD（集合经验模态分解）是对EMD的一种改进方法，通过增加噪声来解决EMD中的噪音干扰与模态混叠问题。它利用多次运行并平均化结果以提高稳定性与准确性。不过具体实现过程没有在给定代码中展示出来。 实际应用中，EMD和EEMD广泛应用于地震信号、生物医学信号及金融时间序列等复杂数据的分析之中，有助于揭示隐藏的动力学特性和物理现象，从而帮助研究人员更好地理解和预测各种非线性动态系统的特性。