Advertisement

C++实现的EMD算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用C++语言实现Earth Movers Distance (EMD)算法，提供高效计算数据分布之间差异的能力，适用于图像检索、机器学习等多个领域。 关于EMD算法的实现，本段落详细介绍了各个维度的具体算法，并附有文字说明以帮助理解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++实现的EMD算法
    优质
    本项目采用C++语言实现Earth Movers Distance (EMD)算法，提供高效计算数据分布之间差异的能力，适用于图像检索、机器学习等多个领域。 关于EMD算法的实现，本段落详细介绍了各个维度的具体算法，并附有文字说明以帮助理解。
     
  • 基于MATLAB的EMD算法实现
    优质
    本研究基于MATLAB平台实现了经验模态分解（EMD）算法，并探讨了其在信号处理中的应用效果。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种用于处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。该方法能够在无需任何先验知识的情况下，根据输入信号自身的特性自适应地将其分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）之和。EMD被认为是传统基于线性和平稳假设的傅立叶变换及小波变换等时频分析技术的重要突破点。在多年的发展过程中，该方法逐渐展示了其处理非平稳信号的独特优势，并具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。 目前，EMD已广泛应用于机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析以及通讯雷达信号的分析等领域，并展现出显著的价值。本代码旨在实现EMD算法在MATLAB上的应用，期待同行进一步改进和完善。
     
  • EMD算法原理与实现
    优质
    《EMD算法原理与实现》一书详细阐述了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）算法的工作机制及其应用实践，为读者提供理论基础和编程技巧。 本段落探讨了EMD（经验模态分解）相关算法的实现原理及其应用。
     
  • 基于EMD算法的实现方法.rar
    优质
    本资源提供了基于经验模态分解（EMD）算法的具体实现代码和相关文档，适用于信号处理与数据分析领域。 基于EMD算法的实现方法。
     
  • PyEMD：Python中的EMD方法实现
    优质
    简介：PyEMD是用Python编写的库，实现了经验模态分解（EMD）及其变体算法。它为信号处理提供了灵活且用户友好的工具，支持自定义迭代停止条件和边界扩展策略。 PyEMD 是一个经验模式分解（EMD）的Python实现。该软件包包含了多种EMD变体，并且致力于持续更新。 **EMD 变体：** - 集成 EMD (EEMD) - 完整 EMD 组合 (CEEMDAN) - 不同设置和配置下的香草 EMD PyEMD 允许使用不同的样条曲线进行包络、停止准则以及极值插值。可选的样条包括： - 自然立方 [默认] 可用的停止标准为： - 柯西收敛 [默认] 此外，还支持以下极端检测方法： - 离散极值 [默认] - 抛物线插值 安装方式推荐直接从 GitHub 下载此目录，然后进入下载项目并运行 `python setup.py` 安装。也可以通过 PyPi 进行安装。 以上就是关于PyEMD的介绍和相关功能描述。
     
  • EMD算法的模态分解在Python中的实现
    优质
    本文章介绍了如何使用Python编程语言实现EMD（经验模态分解）算法，并详细讲解了其在信号处理和数据分析中的应用。 传统的经验模态分解方法适合初学者研究生在故障诊断和信号处理方面的学习。
     
  • Python EMD算法
    优质
    Python EMD算法是指在Python编程环境中实现的一种信号处理技术，即经验模态分解算法，用于分析非线性及非平稳数据。 Python EMD算法 Earth Movers Distance Python EMD算法用于计算两个概率分布之间的距离。该算法在图像处理、计算机视觉等领域有广泛应用。通过EMD可以量化两组数据的相似度，尤其适用于颜色直方图匹配等问题。
     
  • EMD程序及EMD分解算法
    优质
    EMD程序及EMD分解算法是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解为一系列简单信号（称为固有模态函数），便于进一步分析和研究。 EMD程序可用于信号处理及去噪。