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ITD程序及固有时间尺度分解的Matlab代码,下载后可直接运行并获得结果,如有问题请留言咨询。

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简介:
本资源提供完整ITD程序及其Matlab代码,支持固有时间尺度分解,无需额外配置即可执行分析并获取结果。欢迎提问交流。 ITD程序(固有时间尺度分解)的Matlab版本可以在下载后直接加载待处理信号并获得结果。如果有问题可以留言询问。

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  • ITDMatlab
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    本资源提供完整ITD程序及其Matlab代码,支持固有时间尺度分解,无需额外配置即可执行分析并获取结果。欢迎提问交流。 ITD程序(固有时间尺度分解)的Matlab版本可以在下载后直接加载待处理信号并获得结果。如果有问题可以留言询问。
  • Spring Boot OnlyOffice 项目与使用指南,交流
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    本指南详细介绍了如何下载和直接运行基于Spring Boot的OnlyOffice项目,并提供问题反馈交流渠道。 在搭建完Spring Boot项目并利用OnlyOffice实现在线编辑后,下载的文件可以直接运行。但需注意,在项目的index.html文件中有三处需要手动更改: 1. `` 这个链接中的IP地址和端口号。 2. `http://example_ip:port/d` 这一请求中,需确保服务器上有对应的文件路径(如 F:\Desktop\111.docx)存在该文件。 请根据实际环境调整上述配置信息。
  • (ITD)其在FFT和HHT中应用,适用于非平稳信号效捕捉特性抵抗噪声...
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    本文介绍了固有时间尺度分解(ITD)方法,并探讨了它在快速傅里叶变换(FFT)与希尔伯特-黄变换(HHT)中处理非平稳信号的应用,特别强调其在捕捉信号的时间尺度特征和抗噪能力方面的优势。 固有时间尺度分解(ITD)结合了itd–fft–hht变化方法,主要用于非平稳信号的分析与处理。该技术能够有效捕捉时间信号的时间尺度特征,并且具有较强的抗噪能力和边界效应抑制能力。 在MATLAB版本22及以上环境中应用此技术的主要步骤如下: 1. 读取名为data.csv的数据文件并生成相应的时间戳。 2. 对输入信号y执行固有时间尺度分解(ITD),以提取IMF分量。 3. 绘制以下图表: - 图像1:时域图像 - 图像2:所有IMF分量及剩余部分的时域表示 - 图像3:IMF分量的箱型图展示 - 图像4:显示各个IMF分量的时间曲线图 - 图像5:每个IMF分量经过快速傅里叶变换后的频谱图像 - 图像6:所有IMF分量组成的希尔伯特谱 - 图像7:整个信号的希尔伯特谱网格可视化展示 - 图像8:第一个IMF分量对应的希尔伯特谱网格可视化图 - 图像9:原始信号、重构后的信号及其快速傅里叶变换结果 4. 计算并比较原始信号与通过ITD方法重建得到的信号的相关性,并绘制它们在时域内的图像(图像10)。
  • 实例局部均值(LMD) MATLAB
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    这段MATLAB代码实现了带有具体示例的局部均值分解(LMD)算法,并且可以直接在MATLAB环境中运行和测试。 使用MATLAB实现的局部均值分解(LMD, Local Mean Decomposition)代码大量采用了内置函数,并且尽可能简化了代码,仅包含100余行内容,便于阅读与修改。此外,该代码能够根据输入数据格式自动调整计算和绘图时的各项参数设置,方便直接运行。
  • MATLAB仿真源数据(基于ITD设计).zip
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    该文件包含基于时间尺度分解(ITD)方法的MATLAB仿真源代码和相关数据集,适用于课程设计与研究项目。 时间尺度分解(ITD)的MATLAB仿真源码及数据集已获导师指导并通过,成绩为97分。此项目适用于课程设计或期末大作业,下载后无需任何修改即可使用,并且确保可以正常运行。该项目包含完整的代码和所需的数据文件,涵盖了时间尺度分解技术的应用与实现细节。
  • 图片识别示例
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    这是一款便捷的百度图片识别示例程序,用户下载安装包后无需额外配置即可直接运行,轻松体验图像识别技术带来的便利。 百度图片识别的案例可以直接下载使用。在下载前,请先阅读博文中的说明。下载后请查看压缩文件内的“下载必看.md”文档,并及时反馈任何发现的问题。
  • ITD.rar_ITD_MATLAB信号_itd_信号析_
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    简介:ITD.rar包含了一个用于MATLAB环境下的ITD(固有时间尺度分解)程序,适用于复杂信号的细致分析与处理。该工具能够高效解析和展示信号在不同时间尺度上的特性,为科学研究及工程应用提供有力支持。 固有时间尺度分解是一种新的信号分解方法,其算法简单、速度快且效率高。
  • 决PyCharm不显示
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    本教程详解了在使用PyCharm开发Python项目时遇到的程序运行不输出结果问题,并提供了多种解决方案。 今天为大家分享一篇关于如何解决在使用PyCharm运行程序时看不到任何结果显示的问题的文章,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解解决方案吧。
  • Python八数
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    本资源提供了一个解决经典八数码难题的Python程序。该代码易于理解和修改,并可以直接运行以观察算法求解过程,适合学习和研究使用。 Python 八数码问题可以在Spyder环境中直接运行。对于其他环境,则需要导入相应的包。
  • 八数C语 版本
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    本资源提供了一个用C语言编写的解决八数码难题的程序源码,可以直接运行。包含了算法实现和必要的函数库调用,适合初学者学习或直接使用。 八数码问题代码使用全局择优方法解决,并采用曼哈顿路径和计算不同节点的启发函数。这对学习人工智能中的图搜索非常有帮助。