Advertisement

多元经验模式分解（MEMD）MATLAB程序。

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

简介：
该项基于多元经验模式分解的新型算法，并附带MATLAB程序，为多元数据的联合分析以及数据级别的多通道数据融合提供了极具潜力的解决方案。 这种算法展现出显著的前景，有望在相关领域得到广泛应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MEMD多元经验模式分解Matlab程序
    优质
    简介：MEMD（Multivariate Ensemble Empirical Mode Decomposition）是处理多变量非线性及非平稳时间序列数据的一种先进方法。此MATLAB程序提供了实现MEMD算法的功能，便于科研人员进行信号分析与特征提取。 提出的多元经验模式分解的新算法适用于多元数据的联合分析与数据级的多通道数据融合，并且是一种非常有前景的方法。该算法通过MATLAB程序实现，能够有效处理复杂的数据结构。
     
  • MEMD代码的多元经验模态分解
    优质
    简介：本文介绍了MEMD代码及其在多元经验模态分解中的应用。通过该方法，可以有效分析多维非线性及非平稳数据，提取其固有模式，为复杂信号处理提供新途径。 多元经验模态分解代码是在EMD基础上发展而来的一种方法，能够同时对多元数据进行分解。
     
  • 二维多元经验模式分解的Matlab实现-BMEMD代码开发
    优质
    本项目提供了二维多元经验模式分解（BEMD）的MATLAB实现代码，旨在为图像处理和数据分析提供一种有效的信号分解工具。 这些 Matlab 代码实现了二维多元经验模式分解（BMEMD），即 MEMD 的二维版本。
     
  • Python版多元经验模式分解算法_代码_下载
    优质
    本资源提供Python实现的多元经验模式分解（MEMD）算法源码及示例数据下载。适用于信号处理、时间序列分析等领域的研究与应用开发，助力复杂数据的高效解析和特征提取。 这个 Python 脚本与原始的 Matlab 代码的主要区别在于输入数据可以包含任意数量的通道，而不仅仅是固定的36个通道。所有的函数定义都被整合到了一个名为 MEMD_all 的脚本中。该脚本遵循 Bellow 所描述的语法，并进行了相应的调整以适应 Python 环境。
     
  • emd.rar_EMD_EMD分解_MATLAB下的EMD程序_经验模式分解
    优质
    本资源提供MATLAB环境下实现的经验模式分解（EMD）程序代码，适用于信号处理与数据分析，帮助用户对复杂数据进行有效分解和分析。 在信号处理过程中，实现EMD分解（经验模式分解）。
     
  • 经验模式分解
    优质
    经验模式分解（EMD）是一种自适应信号处理方法，用于将复杂数据序列分解为一系列简单振荡模式，即固有模态函数(IMF)，便于分析和提取有用信息。 该文件介绍了经验模态分解的基本算法，旨在用于研究和学习目的。
     
  • 经验模式分解
    优质
    经验模式分解（EMD）是一种自适应信号处理方法，用于分析非平稳和非线性数据。它通过递归地从原始数据中提取本征模态函数(IMF)来实现多分辨率分析。这种方法能有效识别复杂数据中的内在规律与周期性特征。 EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文翻译为集合经验模态分解。它是针对EMD方法的不足而提出的一种噪声辅助数据分析技术。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，该时频空间会被滤波器组分割成不同尺度的成分。
     
  • EMD代码-MATLAB:经验模式分解
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的经验模式分解（EMD）算法工具包，适用于信号处理、数据分析等领域。 Matlab仿真EMD经验模式分解在Python中的实现结果示例：航空公司乘客数据集时间序列上的输出包括原始功能、IMF-1、IMF-2以及残渣依存关系。所需库包括numpy、scipy和pandas。 随时欢迎提出更改建议。
     
  • 基于Matlab的经验模态分解程序
    优质
    本程序利用Matlab实现经验模态分解（EMD）算法，适用于信号处理与分析，能够有效提取复杂非线性、非平稳数据中的固有模式。 在MATLAB平台下，使用经验模态分解方法对具有突变特征的波形数据进行分析，以准确获取突变点。
     
  • 基于EEMD的总体经验模式分解算法MATLAB程序
    优质
    本简介提供了一种基于EEMD（ Ensemble Empirical Mode Decomposition）方法改进后的总体经验模式分解算法的MATLAB实现代码。此工具箱为信号处理与数据分析提供了高效且准确的技术手段，适用于多种复杂数据环境下的模式识别和特征提取任务。 总体经验模式分解（EEMD）的Matlab程序已经经过亲测验证可以使用。EEMD算法通过引入白噪声辅助测量技术，能够有效平滑信号，并且能更有效地减轻瞬态干扰引起的模态混叠现象。