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EEMD集合经验模态分解 免费获取Matlab源码 直接应用于Excel 新手适用并附带实例数据

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简介：
本资源提供免费EEMD（集合经验模态分解）Matlab源码，适用于数据分析初学者，可直接导入Excel进行操作，并包含示例数据供练习。 直接运行main文件即可生成图像，分量数量可以自行设置。所有分量将显示在同一张图上，适用于信号分解等各种场景，适合新手使用。

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  • EEMD集合经验模态分解 免费获取Matlab源码 直接应用于Excel 新手适用并附带实例数据
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    本资源提供免费EEMD（集合经验模态分解）Matlab源码，适用于数据分析初学者，可直接导入Excel进行操作，并包含示例数据供练习。 直接运行main文件即可生成图像，分量数量可以自行设置。所有分量将显示在同一张图上，适用于信号分解等各种场景，适合新手使用。
     
  • VMD变分模态分解免费获取Matlab源码 直接应用于Excel 新手适用并附带实例数据
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    本资源提供VMD（变分模态分解）算法的免费Matlab源码下载，并包含直接在Excel中应用的方法，适合初学者使用。附有实例数据便于实践操作。 1. Matlab实现VMD变分模态分解（完整源码和数据） 2. 单列数据输入，多模态输出，数据分解算法 3. 案例数据为测试数据，无实际含义 4. 下载整个文件夹后直接运行main即可 5. Excel数据要求使用Matlab 2018B及以上版本
     
  • EEMD基于集合经验模态分解的Matlab程序代码
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    本简介提供了一段基于集合经验模态分解（EEMD）方法的Matlab编程实现。该代码适用于信号处理领域中复杂数据集的分析，能够有效提取信号内在特征，增强模式识别能力。 EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文译为集合经验模态分解。该方法是在对EMD（经验模态分解）方法进行改进的基础上提出的，通过引入噪声辅助分析来弥补其不足之处。EEMD的分解原理在于：当附加的白噪声在整个时频空间中均匀分布时，这个时频空间会由滤波器组分割成不同的尺度成分。
     
  • 基于EEMD的集成经验模态分解MATLAB代码.rar
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    该资源为基于Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）的集成经验模态分解的MATLAB实现代码。适用于信号处理与数据分析领域，能够有效避免传统EMD方法中的模式混淆问题。 全面的EEMD程序在信号分解和故障诊断领域得到了广泛应用。
     
  • EEMD（集成经验模态分解）.zip
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    简介：EEMD（集成经验模态分解）是一种先进的信号处理技术，通过多次随机化迭代过程提高固有模态函数的统计特性，适用于广泛的数据分析和噪声抑制场景。 EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是为了解决EMD方法的不足而提出的一种噪声辅助数据分析技术。其分解原理在于：当向信号中添加均匀分布的白噪声后，整个时频空间会被分割成不同尺度的成分；这些不同的尺度区域会根据背景中的白噪声自动映射到适当的频率范围内。然而，在每个独立测试过程中产生的结果可能会非常混乱和嘈杂，因为每次加入的不同随机噪声都会包含原始信号的信息。 但当进行足够多次数的独立测试并取所有结果的平均值时，可以有效地消除这些额外添加进来的噪音成分；最终得到的结果将被视为真实的信号特征。随着测试次数增加，附加的白噪声会逐渐消失，留下的就是原本稳定的信号部分。
     
  • 【免费下载即用】Yeast数据集(csv格式)，适合直接用于模型输入
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    本资源提供免费下载的Yeast数据集（csv格式），便于用户直接应用于机器学习或深度学习模型训练中，无需额外预处理。 Yeast数据集来源于慕尼黑蛋白质序列信息中心（MIPS）的微阵列数据集。每个实例代表一个酵母基因，每个基因具有103个特征属性。该数据集中共有14种不同的基因功能群标签。整个数据集规模为2417*117维，其中后14列为分类标签列，样本被划分为14类，如果某个样本属于某一特定类别，则标注为1；否则标注为0（一个样本可能同时归属于多个不同类别）。经过上述预处理后，可以直接输入模型进行降维分析。
     
  • EEMD方法的集成经验模态分解代码
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    本项目提供了一种基于EEMD（集成经验模态分解）的方法及其Python实现代码，用于信号处理和数据分析中的模式识别与特征提取。 EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文称为集合经验模态分解。该方法是为了弥补EMD方法的不足而提出的一种噪声辅助数据分析技术。EEMD的基本原理在于：当附加白噪声均匀分布在时频空间中时，这个时频空间会被滤波器组分割成不同尺度的成分。
     
  • 免费获取MNIST手写数据集
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    本资源提供免费下载MNIST手写数字数据集，适用于深度学习和机器学习项目的训练与测试。轻松获取高质量标注数据，加速模型开发进程。 直接使用直接下载。
     
  • 基于Matlab的EEMD集合经验模态分解及时间序列信号处理（含完整源码与数据）
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    本项目采用MATLAB实现集合经验模态分解(EEMD)算法，并应用于时间序列信号处理。附带完整代码和实验数据，便于学习与实践。 1. 使用Matlab实现EEMD（集合经验模态分解）对时间序列信号进行分解，并提供完整源码及数据。 2. 分解效果如图所示，完全满足需求。 3. 直接替换数据即可使用，适合初学者，代码注释清晰易懂。 4. 随附案例数据，直接运行main函数一键生成图表。 5. 本项目特点包括参数化编程、易于调整的参数设置、清晰明了的编程思路及详细的代码注释。 6. 推荐给计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生作为课程设计、期末作业或毕业设计的一部分使用。 7. 创作者是一名资深算法工程师，拥有8年在某大型公司从事Matlab与Python算法仿真的工作经验。擅长于智能优化算法、神经网络预测模型构建及信号处理等领域的研究工作，并具有丰富的元胞自动机等多种领域仿真实验经验。对于更多相关仿真源码和数据集需求，欢迎私信交流。
     
  • VB6读取SNMP源代码详解，附带实例说明，便于直接调用
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    本教程深入解析使用VB6编程语言读取SNMP数据的源代码，并提供详细实例指导，方便开发者轻松集成和应用。 vb6源代码读取snmp涉及使用Visual Basic 6.0编写程序来访问简单网络管理协议（SNMP）的数据。这通常包括创建一个应用程序以发送请求并接收来自网络设备的响应，以便监控或配置它们。要实现这一功能，开发者需要理解如何在VB6中设置和处理SNMP相关的库或者API调用，并且可能还需要额外安装支持SNMP操作的第三方组件或DLL文件来简化开发过程。