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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于Matlab的CEEMDAN算法完全自适应噪声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CEEMDAN算法，提供一种有效的时间序列信号处理方法。包含详细注释的源代码和测试数据，适合深入研究和应用开发。 1. 提供Matlab实现的CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）时间序列信号分解完整源码及数据。 2. 案例数据包含，可以直接运行在Matlab程序中。 3. 代码特点：参数化编程、便于修改参数设置、清晰明了的编程思路和详细的注释说明。 4. 使用对象包括计算机专业、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计项目等场景。 5. 作者简介：某知名公司资深算法工程师，拥有8年Matlab与Python算法仿真工作经验；擅长智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及相关领域元胞自动机等多种仿真实验。
     
  • 基于集合经验模态分解(EEMD)的信号处理方法研究
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    本研究探讨了基于集合经验模态分解（EEMD）的信号处理技术，旨在提升复杂信号分析与噪声抑制效果，为工程应用提供新思路。 集合经验模态分解（EEMD）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解为一系列本征模式函数（IMF）。这种方法通过引入白噪声来改善传统经验模态分解（EMD）的局限性，从而使得得到的分量更加独立和有效。
     
  • 基于EWT的经验小波变换在MATLAB中的时间序列信号分解（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一种利用经验小波变换(EWT)对时间序列信号进行有效分解的方法，并附带完整的MATLAB源代码和测试数据，适用于科研与工程应用。 EWT（经验小波变换）包含频谱相关系数，并可直接运行的Matlab代码。该代码允许用户自由设置分量个数并提供分解效果图、频谱图以及相关系数图，以满足您的需求。 1. 用户可以直接替换Excel数据使用。 2. 适合初学者操作。 3. 提供测试数据，只需运行主程序main即可一键生成所有图表。 4. main为整个项目的主程序文件；其余均为函数文件且无需单独运行。您可以在下载区获取所需的数据和代码内容。 此外，该代码具有以下特点： - 参数化编程 - 方便调整参数设置 - 逻辑清晰、注释详尽 适用对象包括但不限于计算机科学与技术、电子信息工程以及数学等专业的大学生在课程设计、期末作业及毕业设计中的应用需求。 作者为某知名企业的资深算法工程师，拥有8年的Matlab和Python算法仿真工作经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建等领域有丰富的经验，并擅长信号处理及相关领域的研究工作。 如有更多关于仿真源码或数据集的需求，请直接私信联系以获取更多信息。
     
  • 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Matlab的SVMD逐次变分模态分解在时间序列信号中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究利用MATLAB平台实现了SVMD（逐次变分模态分解）算法，并应用于时间序列信号分析，提供包含完整代码和实验数据的详细解决方案。 Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号的分解（完整源码和数据）： 1. 通过运行主程序main可以完成SVMD逐次变分模态分解的时间序列信号分析，所使用的是一个一维时间序列的数据集。 2. 提供了一个测试案例test_svmd用于验证SVMD算法的有效性，并能查看其结果输出。 3. 所有代码均为matlab编写，需在Matlab 2018b及以上版本的环境下运行。 4. 程序特点包括参数化编程、便于修改参数设置等优点；并且程序结构清晰，注释详尽易懂。 5. 此项目适合计算机科学、电子信息工程或数学专业的大学生用于课程设计、期末作业及毕业论文的研究与实践。 6. 作者是一位在知名科技公司工作的高级算法工程师，在Matlab和Python的算法仿真领域拥有8年的丰富经验；尤其擅长智能优化方法，神经网络预测模型以及信号处理等领域。如果有更多关于仿真实验源码的需求或数据集定制，请直接联系作者。
     
  • EEMD-LSTM-DO预测方法：结合EEMD（集合经验模态分解）、LSTM（长短时记忆网络）和时间序列...
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    简介：本文提出一种EEMD-LSTM-DO预测模型，融合了集合经验模态分解(EEMD)与长短时记忆网络(LSTM)，旨在优化时间序列数据的预测精度。 本段落提出了一种改进的LSTM模型，即EEMD-LSTM模型。该方法在获取原始溶解氧时间序列数据并预处理后，利用集合经验模态分解（EEMD）将其分解为若干子序列，并分别建立LSTM预测模型。通过叠加各子序列预测结果得到最终预测值。实验中使用了江苏无锡长江水质实时监测站的溶解氧数据进行测试，对比原始LSTM模型、改进后的BP模型和传统BP模型的效果。结果显示，EEMD-LSTM模型具有最小的预测误差，能更好地模拟溶解氧时间序列的变化趋势，并表现出最佳的预测效果。
     
  • 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。
     
  • 基于BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
    优质
    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。