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最小熵反卷积组合包(MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA、MCKD)包括迭代 MED 方法、最优 MED 解决方案以及最优周期 ME...等。

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简介:
该包提供 MED 相关技术的参考,旨在与已发表的学术论文协同应用。具体而言,它包含了以下函数:最小熵反卷积调整卷积(MED 和 MEDA),其公式为:[y_final f_final kurtIter] = med2d(x,filterSize,termIter,termDelta,overlapMode,plotMode)。此外,还包括最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA),其公式为:[yf d_norm] = omeda(x,filterSize,plotMode),以及多点最优最小熵反卷积调整卷积 (MOMEDA),公式为:[MKurt fy] = momeda(x,filterSize,window,period,plotMode)。同时,包中也提供了多点最优最小熵反卷积调整卷积谱分析函数 (MOMEDA) [T MKurt fy T_best MKurt_best f_best y_best],其公式为:momeda_spectrum(x,filterSize,window,range,plotMode)。

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客服
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  • MEDMEDAOMEDAMOMEDAMCKD):化与...
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    本研究提出了一套基于最小熵原理的反卷积算法组合,包括MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA及MCKD模型。通过迭代优化技术寻求信号处理领域的最优解,显著提升数据恢复和特征提取精度。 这是与已发表论文一起使用的MED相关实现的参考包。 功能包括: - 最小熵反卷积调整卷积(MED 和 MEDA):[y_final f_final kurtIter] = med2d(x,filterSize,termIter,termDelta,overlapMode,plotMode) - 最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA) :[yf d_norm] = omeda(x,filterSize,plotMode) - 多点最优最小熵反卷积调整卷积 (MOMEDA): [MKurt fy] = momeda(x,filterSize,window,period,plotMode),以及 [T MKurt fy T_best MKurt_best f_best y_best] = momeda_spectrum(x,filterSize,window,range,plotMode)
  • MED, MCKD, MOMEDA
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    MED、MCKD和MOMEDA是专注于医疗领域的专业机构或项目,分别代表医学教育发展(MED)、医疗知识与数据管理(MCKD)以及母体及新生儿健康医疗服务联盟(MOMEDA),致力于提升医疗服务质量和效率。 对于振动信号的处理,在未知条件下可以对信号进行反褶积操作,包括最小熵反褶积、最大相关峭度反褶积以及最优最小熵反褶积等多种方法。
  • MATLAB中的(MED)
    优质
    简介:最小熵反褶convolution(MED)是一种在MATLAB中实现的数据处理技术,主要用于信号去卷积,能够有效恢复原始数据特性,增强微弱信号检测能力。 最小熵反褶积(MED)用于信号预处理,能够有效去除噪声。只需将数据导入即可获得结果。此代码由我自己编写并已测试有效。
  • MED码.zip
    优质
    本压缩文件包含MED(Minimum Edit Distance)算法的实现代码及相关文档。该算法用于计算两个字符串之间的最小编辑距离。 MED算法及最小熵解卷积的MATLAB程序已提供,可以直接运行。如遇问题可留言询问。
  • MED和MCKD.rar
    优质
    本资源包包含了有关MED(多发性埃勒斯-丹洛斯综合征)及MCKD(少年型近端肾小管酸中毒)的相关资料与研究文献,适合医学专业人员或相关研究人员参考学习。 在撰写论文时曾使用过最大相关峭度解卷积和最小熵解卷积方法。这段文字仅供参考。
  • 点云佳拟ICP
    优质
    简介:本文提出了一种优化版的迭代最近点(ICP)算法,称为“最优迭代ICP”方法,用于提高点云数据的最佳拟合精度和效率。该技术在机器人感知、自动驾驶及3D重建等领域具有广泛应用潜力。 点云最佳拟合与3D轮廓度分析是重要的技术内容。
  • AR-MED matlab程序.zip
    优质
    AR-MED matlab程序.zip包含了一系列使用MATLAB实现的自回归多分辨率分解(AR-MD)算法程序。这些工具适用于信号处理和数据分析中的模型识别与参数估计。 通过应用自回归(AR)滤波器进行信号处理,并采用最小熵反卷积结合谱分析的方法来增强滚动轴承的故障检测和诊断能力。这种方法主要利用振动信号来进行轴承故障的诊断。
  • 321
    优质
    本课程介绍321法则的基础理论及其应用,深入探讨迭代法在数据分析中的重要作用,并讲解如何使用这些方法实现数据的最佳拟合。 本段落介绍了三坐标测量机在建立坐标系时采用的几种方法。
  • MED滚动轴承编码
    优质
    《MED滚动轴承编码》是一本详细介绍MED系列滚动轴承及其编码规则的专业书籍,涵盖型号、用途及维护知识。 MED的MATLAB仿真代码是初学者必须掌握的应用之一。最小嫡解卷积(Minimum Entropy Deconvolution, MED)最早由Wiggins提出,并应用于地震波处理。2007年,Sawalhi将其用于滚动轴承与齿轮故障诊断。MED通过选取一个逆滤波器来实现其功能。
  • 参数化下的大相关峭度(MCKD).rar
    优质
    该资源为一个关于利用参数优化技术改进最大相关峭度解卷积(MCKD)方法的研究项目或代码包,适用于信号处理和通信领域中的盲源分离问题。包含算法实现、测试数据及实验结果分析等内容。 针对MCKD算法在滤波长度L和移位数M选择上的难题,采用PSO(粒子群优化算法)和MVO(多元宇宙优化算法)对这些参数进行寻优处理。适应度函数设定为峰值因数平方的倒数,即峰值因数值越大表示周期冲击特性越显著,故障特征也更加明显。