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EMD的Matlab与PyTorch代码分享：适用于3D点云回归的Earth-Mover-Distance (EMD) PyTorch版本...

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简介：
这段简介可以描述为：“EMD的Matlab与PyTorch代码分享”提供了一种新颖的方法，用于处理3D点云数据的回归问题。其中，特别介绍了一个基于Earth-Movers Distance (EMD) 的PyTorch实现版本，旨在简化开发流程并提高计算效率，以促进机器学习社区对3D计算机视觉的研究和应用。 EMD的MATLAB代码用于计算点云之间的地球移动距离（Earth Movers Distance, EMD）已经包装成PyTorch版本。 依赖项： 该代码已在Ubuntu 16.04、PyTorch 1.1.0和CUDA 9.0上进行测试。 使用方法： 首先，通过运行`python setup.py install`来编译。 接着将生成的库文件复制到主目录中。例如：`cp build/lib.linux-x86_64-3.6/emd_cuda.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so .` 之后可以使用以下方式调用： ```python from emd import earth_mover_distance d = earth_mover_distance(p1, p2, transpose=False) # 其中p1: B x N1 x 3，p2: B x N2 x 3 ``` 参考`test_emd_loss.py`文件以获取更多信息。 作者： - CUDA代码最初由范浩强编写。 - PyTorch包装器是由莫开春编写的，并且顾家远也提供了帮助。 许可协议：MIT许可证。

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    这段简介可以描述为：“EMD的Matlab与PyTorch代码分享”提供了一种新颖的方法，用于处理3D点云数据的回归问题。其中，特别介绍了一个基于Earth-Movers Distance (EMD) 的PyTorch实现版本，旨在简化开发流程并提高计算效率，以促进机器学习社区对3D计算机视觉的研究和应用。 EMD的MATLAB代码用于计算点云之间的地球移动距离（Earth Movers Distance, EMD）已经包装成PyTorch版本。 依赖项： 该代码已在Ubuntu 16.04、PyTorch 1.1.0和CUDA 9.0上进行测试。 使用方法： 首先，通过运行`python setup.py install`来编译。 接着将生成的库文件复制到主目录中。例如：`cp build/lib.linux-x86_64-3.6/emd_cuda.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so .` 之后可以使用以下方式调用： ```python from emd import earth_mover_distance d = earth_mover_distance(p1, p2, transpose=False) # 其中p1: B x N1 x 3，p2: B x N2 x 3 ``` 参考`test_emd_loss.py`文件以获取更多信息。 作者： - CUDA代码最初由范浩强编写。 - PyTorch包装器是由莫开春编写的，并且顾家远也提供了帮助。 许可协议：MIT许可证。
     
  • 基于MATLAB的EMD-BP汇率预测代码分享RAR版
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    本资源提供一个利用MATLAB实现的EMD-BP神经网络模型用于外汇汇率预测的源码包。通过经验模态分解（EMD）改善原始数据特性，结合BP神经网络进行高效准确的预测分析。 首先对时间序列数据进行EMD分解，然后对每个分量应用BP建模，最后将各分量的结果相加作为最终结果。
     
  • EMD的Matlab代码分享-杨：启动测试
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    本资源由杨提供，专注于EMD（经验模态分解）技术，并以Matlab代码的形式进行展示。其中包含了对系统启动阶段详细的数据分析与处理流程，为科研及工程应用提供了便捷有效的工具支持。适合于信号处理、数据分析等相关领域人员参考学习使用。 EMD的matlab代码分享yangbearing_LSTM.py是把美国西储大学轴承数据下载下来，并用EMD分解技术处理。通过EMD将轴承信号分解为多个本征模态函数（IMF），提取前10个IMF作为特征数据，数据格式为（2500，10）。经过CNN卷积层后，再通过两个GRU网络进行处理，之后拉平，并通过全连接层。EMD_1.py介绍了如何使用EMD分解技术。具体实现可以参考官方代码。 另外还有一些其他的相关文件和程序： - CNN_Auto_ecoder是卷机自动编码的简单实现。 - international-airline-passengers是国际航班数据用LSTM进行预测的一个实例。 - SLIM是一个基于TensorFlow的高级库，用于简化神经网络层的设计过程。 - word2vec是用来训练词向量嵌入矩阵的一种方法。
     
  • EMD分解的MATLAB代码
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    本项目提供了一套详细的MATLAB代码实现库，用于执行经验模态分解（EMD）算法。通过这些资源，用户可以方便地对信号进行非线性、非平稳的数据分析与处理。 按照EMD原理编写的EMD分解代码，并附有测试信号，非常实用。
     
  • 基于MATLAB的EMD分解代码
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    这段简介可以这样写：“基于MATLAB的EMD分解代码”提供了在MATLAB环境下实现经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的方法和步骤，适用于信号处理与分析。 EMD分解的MATLAB代码非常实用，推荐给同行朋友参考并交流经验。
     
  • EMD降噪与FFT, emd降噪Matlab代码.zip
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    本资源提供基于EMD（经验模态分解）方法实现信号降噪的技术讲解及MATLAB代码示例。结合快速傅里叶变换(FFT)，以有效去除噪声，恢复原始信号特性。包含emd降噪的完整流程与实践案例。 EMD降噪与FFT是信号处理领域广泛使用的两种算法，在噪声去除和信号分析方面发挥重要作用。本段落将详细介绍这两种技术及其在MATLAB环境中的应用。 **一、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）** 由N. E. Huang等人于1998年提出的EMD是一种自适应的非线性、非平稳信号处理方法。通过迭代过程将复杂信号分解为一系列内在模态函数(IMF)，这些IMF代表了信号的不同频率成分和时间尺度特征。 1. **基本步骤**： - 识别局部极大值和极小值。 - 使用三次样条插值构造上包络线和下包络线。 - 计算均值，作为第一层IMF。 - 将原始信号与第一层IMF相减，得到残差。重复上述步骤直至所有IMF提取完毕。 2. **噪声去除中的应用**： EMD能够有效分离噪声和有用信号，因为高频成分通常代表了噪声，而有用的信号特征则在低频部分表现出来。 通过对各IMF进行分析并筛选出噪音相关的IMF予以消除后，可以保留有效的信号部分。 **二、快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）** FFT是一种高效的算法用于计算离散傅里叶变换(DFT)，是分析信号频谱的重要工具。它通过利用对称性和复数运算将DFT的计算效率从O(N^2)提升至O(N log N)。 1. **原理**： - DFT可以将时域信号转换为频率成分，揭示其包含哪些频率以及这些频率的相对强度。 2. **在信号处理中的作用**： - 频谱分析：通过FFT确定信号中包含的具体频段及其强度。 - 噪声过滤：根据已知的频谱信息设计滤波器以去除特定范围内的噪声干扰。 - 谐波分析：对于周期性信号，可以利用FFT来识别其谐波成分。 **三、MATLAB实现** MATLAB提供了丰富的工具箱支持EMD和FFT的操作： 1. **在MATLAB中的EMD操作**： 使用`sift`函数进行处理。例如： ```matlab [imfs, residue] = sift(signal); ``` 2. **MATLAB中的FFT计算**： 利用`fft`函数执行快速傅里叶变换，如： ```matlab spectrum = fft(signal); ``` 通过结合EMD和FFT技术，在MATLAB环境中可以实现复杂信号的有效噪声过滤，并保持其主要特征。首先使用EMD分解信号，然后利用FFT分析每个IMF的频谱特性并根据需要剔除噪音相关的IMF部分。重新组合保留下来的IMFs后得到去噪后的结果。 通过理解并应用这些技术，我们能够更好地处理各种类型的信号数据，在实际应用中实现高质量的数据分析和噪声去除效果。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • EMD分解的代码
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    这段代码实现了经验模态分解（EMD）算法，可用于将复杂信号分解为一系列固有模态函数(IMF)，适用于数据分析和信号处理领域。 这段文字描述了包含emd分解代码及其改进算法eemd的代码，并表示可以直接使用这些代码。
     
  • 关于EMD的MATLAB代码分享——MSN-Point-Cloud-Completion：一种用于密集点云完成的变形与采样网络（AAAI...）
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    本项目提供基于MATLAB实现的MSN-Point-Cloud-Completion，这是一种先进的神经网络模型，专门设计用于处理和改进密集点云数据，通过创新的变形与采样技术来优化3D空间中的点云表示。相关成果已在AAAI会议上发表。 MSN是一种基于学习的形状补全方法，用于密集点云完成，并能保留已知结构并生成分布均匀且密集的点云数据。在该项目中提供了一种计算点云地球移动距离（EMD）的方法实现，该算法基于拍卖机制并且仅需$O(n)$内存。 使用说明： 1. 环境和先决条件 - Pytorch 1.2.0 - CUDA 10.0 - Python 3.7 2. 编译 进入emd目录，运行`python3 setup.py install` 同样地，在expansion_penalty 和 MDS 目录中分别执行上述命令来安装扩展模块。 3. 数据和模型下载 鉴于数据集规模较大，不提供训练点云。如果需要生成自己的训练样本，请参考相应的文档说明。 4. 训练或验证 使用`python3 val.py`进行模型评估或者使用 `python3 train.py`从头开始训练新模型。
     
  • EMD-GA-DBN回归的MATLAB代码：建立时间序列模型（MATLAB CODE）
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    本MATLAB代码实现基于进化算法优化和深度信念网络的EMD-GA-DBN回归方法，用于构建精准的时间序列预测模型。 为了建立基于深度置信网络（DBN）的风速预测时间序列模型，考虑到数据本身的自相关性导致预测值与实际值存在滞后问题，本段落采用经验模态分解（EMD）方法对风速序列进行分解，并分别建模处理各分量。为进一步提高准确性，使用遗传算法（GA）优化DBN参数。