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G-Rilling、EMD、HHT以及Matlab的开源代码。

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简介：
该资源包含了G-Rilling提供的EMD（基尔霍夫变换）和HHT变换，以及一系列其他优化算法的工具箱。为了充分发挥该工具箱的功能，它需要与时频工具箱协同使用，因为其代码中直接采用了时频工具箱的算法。同时，时频工具箱在本资源中也已提供。如果您需要了解详细的安装步骤，可以参考我个人博客上的相关说明。 谨以此祝好，Allen.

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  • G-Rilling EMD HHT 方法的 Matlab 开源代码
    优质
    简介：本项目提供基于Matlab实现的G-Rilling EMD HHT方法开源代码，旨在促进经验模态分解及希尔伯特-黄变换技术的研究与应用。 此资源提供了G-Rilling的EMD（经验模态分解）及HHT变换（希尔伯特-黄变换），以及其他优化算法的工具箱。该工具箱需要与时频工具箱配合使用，因为其中的部分代码依赖于时频工具箱中的算法。所需时频工具箱在我的其他资源中可以找到，具体的安装步骤可以在我的个人博客上查看。祝好，Allen.
     
  • 中央大学EMD HHT Matlab源代码
    优质
    这段简介可以描述为：“中央大学EMD HHT Matlab源代码”提供了由中央大学开发的基于Matlab环境的希尔伯特-黄变换（HHT）及经验模态分解(EMD)方法的相关程序代码，适用于信号处理与数据分析领域。 此资源由黄老师推荐，中央大学数据研究中心提供了EMD代码，其中包括了EMD和EEMD的算法。在我的个人资源里也有G-Rilling的开源代码供选择使用，在我的博客中详细介绍了如何安装的过程。祝好，Allen.
     
  • MATLAB中的HHT源代码
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现HHT（希尔伯特-黄变换）分析的完整源代码，适用于信号处理与数据分析。 这段文字介绍了一个台湾大学专门研究HHT的程序，该成果非常值得借鉴。其中包含音频和图像资料。
     
  • G.726 源代码 MATLAB
    优质
    G.726源代码MATLAB提供了基于MATLAB环境实现的G.726音频编解码算法源代码，适用于研究与教学目的，帮助用户深入了解并实验该标准。 关于G.726标准的ADPCM在MATLAB中的实现及其编码性能测评的研究。
     
  • PICEAg_MATLAB.zip: PICEA-g 的 MATLAB 代码 - matlab 开发
    优质
    PICEAg_MATLAB.zip包含用于多目标优化问题的PICEA-g算法的MATLAB实现。此工具箱为研究人员和工程师提供了灵活且高效的解决方案，适用于各种应用场景。 使用目标向量的 Preference-inspired coevolutionary 算法 (PICEA-g) 的源代码展示了该算法的应用。PICEA-g 是一种具有竞争力的多目标优化器，其性能可与 NSGA-II 和 MOEA/D 等最先进的算法相媲美（甚至更好）。此外，PICEA-g 易于使用，它只需要一个种群大小参数即可运行。
     
  • EMD HHT Matlab信号分析的Google英文原版
    优质
    本书为Google搜索结果中关于EMD（希尔bert变换）和Matlab信号分析的英文原版资料汇总，适合深入研究信号处理技术的专业人士阅读。 原汁原味 EMD HHT 算法介绍包括研究背景、算法步骤以及开源代码的分享，方便大家通过 Google 下载学习。祝好，Allen。
     
  • 基于HHT的EMD分解与希尔伯特变换的MATLAB完整代码.zip
    优质
    本资源提供了一套利用HHT（希尔bert-Huang变换）方法进行经验模式分解(EMD)及希尔伯特变换的MATLAB完整代码，适用于信号处理和分析。 Hilbert-Huang 变换是一种用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，由美籍华人 Huang 和他的同事在 1998 年提出。该方法本质上是对一个信号进行平滑化处理，以获取其时间-频率-能量特征。近年来，在信号处理领域中，HHT 是一项重要的突破。 HHT 的实现分为 EMD 分解和 Hilbert 变换两步：首先对非线性、非平稳的原始信号使用 EMD 方法分解成不同尺度的波动或变化趋势，从而得到一系列具有独特时间序列特征的时间函数（IMF）。接下来，每个 IMF 经过 Hilbert 变换处理。EMD 分解所得的各个分量拥有不同的频率成分。
     
  • 基于EMD的HHT频谱分析
    优质
    本研究探讨了基于经验模态分解（EMD）的希尔伯特-黄变换（HHT）在频谱分析中的应用，提出了一种改进算法以提高信号处理精度和效率。 通过经验模态分解将非平稳序列的径流数据分解为几个本征模函数，并进行希尔伯特-黄谱分析以得到边际谱。在经验模态分解过程中，采用三次样条插值来绘制包络线。
     
  • 基于HHT（EMD分解与希尔伯特变换）的MATLAB完整代码RAR包
    优质
    本资源提供一套完整的MATLAB代码，用于执行经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换分析。适用于信号处理、时间序列分析等领域研究者使用。 Hilbert-Huang 变换是一种用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，由美籍华人黄及其同事在1998年提出。该方法的核心在于对信号进行平滑化处理，并提取其时间-频率-能量特征。近年来，这种方法成为信号处理领域的重要突破。 HHT 通过两步实现：首先使用经验模态分解（EMD）来分析非线性、非平稳的原始信号，逐级分离出不同尺度上的波动或趋势变化；这些具有特定频谱特性的序列分量被称为本征模态函数(IMF)。然后对每个 IMF 分量进行希尔伯特变换。 通过 EMD 得到的不同频率成分，在经过 Hilbert 变换后可以得到一组物理意义明确的瞬时属性参数，如信号幅值在不同时间和频段上的变化规律等信息。Hilbert谱展示了信号随时间、频率的变化情况；而边际谱则表示了信号在整个频率范围内的幅度分布特性，它类似于传统的傅里叶变换结果，但具有更高的频率分辨率。 总之，通过对 Hilbert 谱进行积分可以得到边际谱，进一步揭示复杂非线性与非平稳数据中的深层次特征。
     
  • MATLAB内置HHT算法，简明的EMD分解方法
    优质
    本文章介绍了MATLAB中内置的希尔伯特-黄变换（HHT）算法及其简易的emd分解方法，帮助读者快速掌握信号处理中的经验模态分解技术。 MATLAB自带HHT算法，并提供了最简洁的EMD分解功能。