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基于时变滤波的EMD方法（TVF-EMD）附带实例数据，可直接运行

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简介：
本资源提供一种改进的经验模态分解（EMD）算法——时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)，包含示例数据和Python代码，便于用户理解和应用。 基于时变滤波的经验模态分解（TVF-EMD）附有案例数据，可以直接运行。

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  • 基于时变滤波的EMD方法（TVF-EMD）附带实例数据，可直接运行
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    本资源提供一种改进的经验模态分解（EMD）算法——时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)，包含示例数据和Python代码，便于用户理解和应用。 基于时变滤波的经验模态分解（TVF-EMD）附有案例数据，可以直接运行。
     
  • VMD-EMD滤波方法
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    VMD-EMD滤波方法是一种结合变分模态分解(VMD)和经验模式分解(EMD)技术的信号处理手段，用于提升噪声环境下信号特征提取与分析精度。 振动信号的VMD滤波和EMD滤波同时实现，包括参数设置和模态数选择。
     
  • 基于时变滤波器的经验模态分解(TVF-EMD)：一种改进的经验模态分解方法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种改进的经验模态分解技术——TVF-EMD，结合了时变滤波器的优势，有效提升了信号处理的精度和效率，并提供了MATLAB实现代码。 筛选过程通过采用时变滤波技术来完成。局部截止频率是根据瞬时幅度与频率的信息进行自适应设计的。随后使用非均匀B样条近似作为时变滤波器。为解决间歇性问题，引入了重排算法以调整截止频率。为了在低采样率下提升性能，提出了固有模式函数（IMF）的带宽准则。 TVF-EMD是一种完全自适应的方法，适用于线性和非平稳信号分析。与传统的经验模式分解(EMD)相比，该方法提高了频率分离能力和在低采样率下的稳定性，并且对噪声干扰具有更强的鲁棒性。
     
  • 基于Python的TVF-EMD-LSTM时间序列预测方法及完整代码与数据
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    本研究提出了一种结合TVF、EMD和LSTM的时间序列预测模型，并提供了完整的Python实现代码和所需的数据集。 1. 本项目使用Python实现TVF-EMD-LSTM时间序列预测，并提供完整源码及数据集支持。该代码适合于Anaconda + PyCharm + Python + TensorFlow环境，包含详尽的注释（几乎每行都有解释），非常适合初学者学习。 2. 此代码具备参数化编程的特点，方便用户根据需求调整相关参数；同时整体结构清晰明了，并配有详细的说明和注解以帮助理解各部分功能。 3. 该资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大学生在课程设计、期末作业或毕业项目中的应用与研究。 4. 作者为某知名企业的资深算法工程师，拥有超过八年的Matlab及Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术以及其他多种领域内积累了丰富的实践案例。
     
  • 基于EMD变换的基波与谐波分离方法
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    本研究提出了一种基于经验模态分解（EMD）技术的新型信号处理方法，能够高效地将电力系统中的基波成分与其谐波成分有效分离。这种方法适用于各种复杂非线性负载环境下的信号分析和故障诊断，显著提升了电力系统的运行可靠性和稳定性。 有一个信号是由基波与其三次谐波的正弦函数相加而成。通过EMD变换可以将该信号中的基波和三次谐波分离出来。
     
  • BP-LSTM-Attention-Transformer模型，附带数据，可直接运行
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    本作品提供了一个集成BP-LSTM-Attention机制与Transformer架构的先进机器学习模型，并配备详尽的数据集及完整代码，使用者可以一键式安装和执行。 BP-LSTM-Attention-transformer模型及相关文件介绍如下： 1. BP数据：包含多分类与二分类问题的解决方案，并使用了focalloss。 2. LSTM+注意力机制：以B0005.csv为例，展示了LSTM加注意力机制的应用。 3. Transformer模型：基于时间序列预测问题进行建模，例如pue.csv文件和对应的代码pue_transformer.py。 4. 多输出时间序列预测：使用Data.csv作为示例数据，并提供lstm_50.py用于实现多输出的解决方案。 以上项目均采用TensorFlow框架构建。所有模型与相应数据集已准备好并可直接运行，相关源文件存放于指定目录中。关于项目的详细解释和更多技术细节，请参考我的博客文章。
     
  • 基于EMD算法的实现方法.rar
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    本资源提供了基于经验模态分解（EMD）算法的具体实现代码和相关文档，适用于信号处理与数据分析领域。 基于EMD算法的实现方法。
     
  • 基于EMD的Hilbert-Huang变换(HHT)分析方法
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    本研究介绍了一种结合经验模态分解(EMD)与希尔伯特-黄变换(HHT)的信号处理技术，旨在有效提取复杂非线性数据中的瞬时频率特征。 基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序可以将非平稳信号转换为平稳信号。通过累积重构IMF分量，可以获得平稳信号。主程序是HHT.m，需要使用hhspectrum.m函数和instfreq.m函数，并且要安装EMD工具箱中的emd函数。
     
  • 基于Python的A股股市情感分析实现，附带数据集可直接运行
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    本项目运用Python技术对A股市场新闻和社交媒体进行情感分析，提供完整代码及数据集，便于用户快速上手实践。 Python实现A股股市情感分析是该项目的一个部分，目的是通过互联网提取投资者情绪，为投资决策提供参考依据。在国内这样一个非有效的市场环境中，研究投资者的情绪显得尤为重要。本项目利用标注语料库来分析股票评论的情感，并基于这些结果构建指标，进一步探讨这些指标与股市的关系。 可以按照以下顺序运行代码： 1. python model_ml.py 2. python compute_sent_idx.py 3. python plot_sent_idx.py