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辛几何模态分解（SGMD）及案例数据，可直接运行

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简介：
本资源提供了一种新颖的数据分析工具——辛几何模态分解（SGMD），附带详细案例和可以直接运行的代码，适用于深入研究非线性时间序列。 辛几何模态分解（SGMD）是一种信号处理技术，可以将复杂信号分解为若干个简单的基本模态分量。这里提供了一个包含案例数据的SGMD分解示例，可以直接运行以进行测试或学习使用。 请注意：上述描述中没有包括任何具体的代码链接、联系方式或其他外部资源信息。

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  • 辛几何模态分解（SGMD）及案例数据，可直接运行
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    本资源提供了一种新颖的数据分析工具——辛几何模态分解（SGMD），附带详细案例和可以直接运行的代码，适用于深入研究非线性时间序列。 辛几何模态分解（SGMD）是一种信号处理技术，可以将复杂信号分解为若干个简单的基本模态分量。这里提供了一个包含案例数据的SGMD分解示例，可以直接运行以进行测试或学习使用。 请注意：上述描述中没有包括任何具体的代码链接、联系方式或其他外部资源信息。
     
  • 基于SGMD辛几何模态分解的Python信号分解及分量可视化（附完整代码解析）
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    本文章介绍了一种利用Python实现SGMD辛几何模态分解方法，并详细解析了如何进行信号分解及各成分可视化，提供完整的代码供读者参考和实践。 本段落档详细介绍了基于SGMD（辛几何模态分解）的信号分解及可视化的Python实现方法。通过高效地对复合信号进行分解，并以图形化方式展示各个模态与残差信号，帮助用户在机械故障诊断、地震信号分析等领域中提取有用信息。文档提供了从数据加载、算法实现到结果可视化的一系列完整代码，并附带了一个便于使用的GUI界面设计。 适合人群：具备一定Python编程基础的技术人员、研究人员以及对信号处理感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于需要分解非平稳信号并进行特征提取的场合，特别是在机械故障检测、医学信号分析和数据监测等方面的应用。通过本项目的实际操作，用户可以更好地理解和应用SGMD算法。 未来计划将引入更多的信号处理方法以作对比，并实现数据预处理功能，以此提升用户体验。文档还提供了详细的代码注释与示例，帮助读者快速上手。
     
  • 基于SGMD的辛几何模态分解在MATLAB中的信号分解及可视化(附完整代码解析)
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    本文介绍了基于SGMD（辛几何模态分解）方法在MATLAB环境下的应用，详细讲解了如何进行复杂信号的高效分解与可视化，并提供了完整的源代码解析。 本段落介绍了如何利用基于SGMD的辛几何模态分解方法在MATLAB环境中对信号进行分解与可视化操作。该算法特别适用于非线性和非平稳信号处理，并能有效提取关键特征，同时通过图形用户界面（GUI）展示结果。具体步骤涵盖：导入信号、预处理、执行模态分解、呈现分析结果及计算评估指标。 本内容适合于关注信号处理的研究人员和技术开发者。应用场景包括但不限于生物医学信号分析和工业监测等领域，旨在帮助使用者更好地理解信号特性及其分解效果，并优化相关任务流程。 此外，项目提供完整的MATLAB代码以及详细的实现步骤说明，并探讨了未来改进的可能性与建议方向。
     
  • 基于MATLAB的SGMD辛几何分解及信号分量可视化（含完整源码与数据）
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    本研究利用MATLAB实现SGMD辛几何分解方法，分析并分离复杂信号中的不同成分，并提供详细的信号分量可视化技术。附有完整代码和实验数据供参考学习。 Matlab实现SGMD辛几何分解 可直接替换数据使用 适合新手小白 注释清晰～附赠测试数据 直接运行main一键出图～代码特点：参数化编程、参数可方便更改、编程思路清晰、注释明细。适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。
     
  • SHAP分析代码案例：多模型对比及完整解释性分析，可直接运行
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    本资源提供多个机器学习模型的SHAP值分析代码案例，涵盖模型比较与全面解释性评估。所有代码均可直接运行和修改，适用于深入理解模型预测机制。 SHAP分析代码案例涵盖多个机器学习模型的解释性评估。提供完整模型构建及SHAP分析脚本供直接运行，并包括不同模型间的比较与评估。 对于类别预测任务，使用了六个不同的模型：CatBoost、XGBoost、KNN、逻辑回归、贝叶斯分类器和SVC进行建模。数值预测则采用了线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM、支持向量机以及K近邻算法作为候选模型。
     
  • WebUpload示例，可直接运行
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    WebUpload示例是一款直观易用的网页文件上传工具演示项目，用户可以直接在浏览器中体验其便捷操作和强大功能。 WebUpload实例可以直接运行，只需点击test.html文件即可启动。
     
  • [数理] 辛几何导论 PDF
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    《辛几何导论》是一本关于辛几何基础理论的书籍，通过系统介绍辛流形、李群作用等核心概念和定理，旨在为读者构建坚实的数学物理背景知识。本书适合对微分几何及量子力学有兴趣的学生与研究人员阅读。 《辛几何引论》是介绍近十几年来发展起来的重要数学分支——辛几何（李流形）的入门性读物。全书分为六章：代数基础、辛流形、余切丛、辛G-空间、Poisson流形以及一个分级情形。前三章主要讲解基本概念，后三章则侧重于介绍这些理论的应用。 本书适合大学高年级学生、研究生及从事几何学、群论和微分方程研究的专业人士参考阅读。 ### 目录 **第一章 代数基础** 1. 反对称形式 2. 辛向量空间与辛基底 3. sl(2,k)在反对称形式代数中的标量线性表示及其在辛向量空间上的作用 4. 辛群的性质和应用 5. 辛复结构的概念 **第二章 辛流形** 6. 流形上的辛结构定义与构造方法 7. 在辛流形上微分形式代数中的算子介绍 8. 辛坐标系及其作用 9. Hamilton向量场的特征和性质，以及辛向量场的相关内容 10. Poisson括号在辛坐标下的表达式及应用实例 11. 辛流形中子流形的研究 **第三章 余切丛** 12. Liouville形式及其在标准辛结构中的作用 13. 在余切丛上的辛向量场的性质与研究方法 14. Lagrange子流形的概念以及它们在余切丛上的特征 **第四章 辛G-空间** 15. 定义和例子，包括Hamilton -空间及其矩映射的研究 16. 矩映射等价不变性的证明及应用实例 17. 对矩映射的进一步研究与探讨 **第五章 Poisson流形** 18. Poisson流形的基本结构以及其在数学中的重要性 19. 关于Poisson流形叶子的研究及其性质分析 20. Lie代数对偶子上的Poisson结构的应用实例和理论探索 **第六章 一个分级情形** 21. (0,n)维超流形的概念及研究方法 22. (0,n)维辛超流形的构造与应用 参考文献 名词索引 记号
     
  • 整数规划模型，可直接运行
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    本作品提供了一个易于使用的整数规划模型解决方案，用户无需深入了解数学理论即可直接运行程序，适用于解决各种资源分配与优化问题。 这段文字描述的内容是关于整数规划的C++代码实现及测试方法。创建工程项目后可以直接运行这些代码。
     
  • 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。