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CEEMD程序，包含注释，使用Matlab和Python。

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简介：
目前市场上存在大量声称是CEEMD程序的软件，其中许多实际上是伪劣产品。为了解决这一问题，我提供了一套经过精心调整和改进的CEEMD程序，并包含了MATLAB和Python两种版本，旨在确保其可靠性和实用性。

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  • 含注释的完整CEEMD MATLAB程序代码
    优质
    这段代码提供了详细的注释和完整的MATLAB程序，用于实现CEEMD（完备经验模态分解）算法。适合于科研与工程应用，便于理解和修改。 这段代码虽然是从网上下载的，但我为了更好地理解它，添加了自己的注释。
     
  • 带有注释的完整CEEMD MATLAB程序代码
    优质
    这段MATLAB代码提供了完整的经验模态分解（CEEMD）实现，包含详细注释，便于用户理解和应用该技术进行信号处理和数据分析。 这个代码是从网上下载的，但我为了更好地理解它，在上面添加了自己的注释。通过CEEMD分解信号后可以得到IMF分量，然后根据自己的想法进行后续操作，请给予好评，谢谢。积分不足的话就不用给了。
     
  • CEEMD代码及注释（MATLAB与Python版本）.rar
    优质
    本资源提供完全标注的CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）算法的MATLAB和Python实现代码。帮助用户更好地理解和应用该算法进行信号处理分析。 CEEMD程序附带详细注释的Matlab和Python版本现已完成。市面上存在许多冒充CEEMDAN的CEEMD程序，我对此进行了精心修正以确保其可用性。
     
  • CEEMD MATLAB代码+详细注释
    优质
    本资源提供了一套包含详细注释的MATLAB代码，用于实现CEEMD（完全 ensemble empirical mode decomposition）算法。通过该代码，用户能够深入了解并应用CEEMD在信号处理中的强大功能。 可以提供一个带有注释的CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）程序的MATLAB代码以供学习，这将非常有用。这段代码应该会帮助你更好地理解CEEMD算法及其在MATLAB中的实现方式。
     
  • TIR.m TIR透镜 MATLAB程序，含注释
    优质
    本资源提供一套用于设计和分析TIR（全内反射）透镜的MATLAB程序，包含详细代码注释，便于理解和二次开发。 准直TIR透镜的MATLAB程序可以计算出所需的曲线，并附加相应的注释。接下来需要根据这些数据建立三维模型，并将其导入到光学软件中进行进一步分析。有关如何创建三维模型的具体步骤，请参见相关文档或另一篇文章中的详细指导。
     
  • 含注释的锁相环 MATLAB 程序
    优质
    本简介提供一个带有详细注释的MATLAB程序，用于设计和仿真锁相环电路。通过该程序，用户可以深入理解PLL的工作原理并优化其性能参数。 一款基于MATLAB的全数字锁相环仿真程序，并附带详细注释，有需要的话可以下载。
     
  • 包含注释和说明的MATLAB实验报告
    优质
    这段MATLAB实验报告包含了详细的实验过程、结果分析以及代码解释，旨在帮助读者更好地理解每个步骤的目的与实现方法。报告中加入了丰富的注释，便于学习者模仿实践。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发及大数据等多个技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的代码。 【项目质量】：所有上传的源码都经过严格测试，确保可以直接运行且功能正常后再进行发布。 【适用人群】：面向希望学习不同技术领域的新手及进阶学习者。适用于毕业设计项目、课程作业或工程实训初期阶段的研究工作。 【附加价值】：这些资源具有较高的参考和借鉴意义，并可直接用于修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，可以在现有代码的基础上进行改进和扩展以实现更多功能。 欢迎使用并互相交流学习经验，共同进步。
     
  • 组播测试工具源码包（含注释和使用指南）
    优质
    本源码包提供了一套全面的组播通信测试解决方案，包含详细的代码注释及实用的使用指南，旨在帮助开发者深入理解与实践网络编程中的组播技术。 该程序包含服务端与客户端的源码、可执行文件及操作说明，并附有部分注释。在局域网内已成功运行，理论上跨网段也能实现，但尚未进行实际测试。
     
  • 带有详尽注释和使用手册的LSTM时间序列预测Python程序
    优质
    本简介提供一个包含详尽注解及操作指南的Python程序，用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。 本项目是一个基于LSTM的时间序列预测Python程序，适用于计算机相关专业的毕业设计或课程作业，并得到导师的认可与推荐。该项目旨在帮助学生进行实战练习并获得高分。 项目特点包括： 1. 支持单变量或多变量输入的灵活切换。 2. 可实现单步和多步预测功能。 3. 基于Pytorch架构，适用于单一输出模型开发。 4. 提供多种评估指标（如MAE、MSE、R²、MAPE等）以确保结果准确性。 5. 数据可以从Excel或CSV文件中读取，并且更换数据集十分方便。 6. 采用标准框架设计，将原始数据划分为训练集、验证集和测试集三部分。
     
  • 包含注释的广义S变换MATLAB程序示例一对儿
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    本示例提供了一种带注释的广义S变换MATLAB代码，旨在帮助用户理解和实现这种时频分析方法。通过调整参数，可适用于多种信号处理场景。 广义S变换（Generalized S-Transform，GST）是一种信号分析方法，它是傅立叶变换和希尔伯特变换的推广，适用于非平稳信号的分析。在MATLAB环境中可以利用编程来实现广义S变换，从而揭示信号在时间和频率域上的局部特性。 对于广义S变换的实现主要涉及以下几个关键步骤： 1. **定义广义S变换公式**： 广义S变换将信号x(t)映射到复平面的S域，其定义为： \[ X(S) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)e^{-\frac{1}{2}St^2}dt \] 其中，S是复数，通常表示为S = a + bi。a代表时间尺度参数，b代表频率尺度参数。 2. **数值积分**： MATLAB中实现积分可以使用内置的`integral`函数，在广义S变换的情况下需要进行复数域内的积分。这涉及对t从负无穷到正无穷扫描，并应用数值积分算法来计算。 3. **设置参数**： 用户需指定时间尺度参数a和频率尺度参数b，这两个参数决定了变换的分辨率与聚焦特性。在MATLAB程序中通过变量设定这些值。 4. **编写MATLAB函数**： 在`广义s变换.m`文件中应包含一个接收输入信号x(t)及参数S并返回对应广义S变换结果X(S)的函数，内部需包括数值积分部分。 5. **带注释示例代码**： `例子.m`提供了一个运行实例，通常包括加载或生成测试信号、调用广义S变换函数，并绘制结果。通过清晰解释每一步的目的来帮助用户理解如何使用程序。 6. **可视化结果**： 以二维图像形式展示结果，例如使用MATLAB的`imagesc`或`pcolor`函数绘制频谱图，在不同S值下直观显示信号分布情况。 7. **优化与调试**： 对于大规模复杂信号可能需要调整积分算法精度和步长来平衡计算速度及准确性。同时添加适当的错误检查和异常处理以确保程序正确运行。 通过MATLAB程序及其示例，用户不仅可以了解广义S变换的基本原理，还可以动手实践对不同信号进行分析。这对于信号处理与数据分析的研究者非常有帮助，在实际应用中常用于通信信号检测、生物医学信号分析及地震波形分析等领域。