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EMD算法在MATLAB程序中的应用。

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简介：
该代码集包含了对国际货币基金组织（IMF）本征模函数的具体实现，并融入了信号频谱分析等方面的精细编码。同时，为了便于理解和使用，代码中添加了详尽的注释，以提供清晰的指导。

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  • emd与eemd算法的MATLAB源程序
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    本简介提供emd（经验模态分解）和eemd（ ensemble经验模态分解）两种信号处理方法的MATLAB编程实现代码，适用于数据分析与信号处理的研究者。 经验模态分析的MATLAB源程序可以进行EMD和EEMD的计算。
     
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  • GABP算法的Matlab程序及Gamma函数在Matlab中的应用
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    本资源提供了一套用于实现GABP算法的Matlab代码，并详细介绍了如何在Matlab中运用Gamma函数。适用于科研人员和学生进行相关数学计算与编程实践。 利用遗传算法对BP神经网络进行了优化，以避免陷入局部最优解。直接修改data数据进行实验。
     
  • EMD程序在机械振动信号分解中的应用
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  • MATLAB程序在系统辨识算法中的应用部分
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    本部分探讨了MATLAB编程语言在系统辨识领域的应用，详细介绍了如何利用其内置工具箱进行模型识别、参数估计及仿真分析。 test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1. 第二类随机性辨识问题的梯度校正 2. 随机牛顿法 test5: 1. 递推的极大似然估计 2. 预报误差参数辨识 test7: 1. 一阶惯性+纯滞后环节-----两点法 2. 面积法 3. levy法
     
  • EMD的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一套用于执行EMD（经验模态分解）分析的MATLAB程序，旨在为信号处理和数据分析提供高效工具。 EMD代码用于高频信号的分解及信号趋势分析，在实战应用中有较高价值。
     
  • LANs.zip_OPNET程序_LEACH算法在OPNET中的应用
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    本研究通过在OPNET仿真软件中实现LEACH算法，分析和优化无线传感器网络的能量消耗与数据传输效率。 这个标题“LANs.zip_OPNET 程序_opnet_opnet_leach”表明这与局域网（LAN）相关的OPNET程序有关，其中可能包含用于模拟和分析局域网性能的工具，尤其是关于LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低能量自适应聚类层次）算法的内容。LEACH是一种在无线传感器网络中广泛使用的能效优化算法，旨在减少节点能耗并延长网络寿命。 OPNET是一款强大的网络仿真软件，支持多种类型的网络模型构建，包括局域网、城域网、广域网以及无线网络等。用户可以使用OPNET进行网络设计、性能评估和优化，并且该软件支持C语言编程，允许用户自定义复杂的网络行为和协议。 描述中提到“opnet 关于网络建模的程序，C语言支持”，这暗示了这个压缩包可能包含与OPNET相关的项目文件或一些用C语言编写的插件或扩展。这些文件可以帮助用户定制OPNET模型以更具体地模拟特定的网络环境和协议，例如LEACH算法在局域网中的应用。 标签“opnet_程序 opnet opnet__leach”进一步强调了这是与OPNET软件、其程序组件以及LEACH算法紧密关联的资源集合。 压缩包内的文件列表包括： 1. www.pudn.com.txt - 这可能是来源于网站pudn.com的文本段落件，通常这种文件可能包含下载链接、教程或者相关的技术资料。 2. temp.xls - Excel文件，可能包含了实验数据、网络配置参数或性能指标，用于OPNET建模和分析。 3. LANs - 可能是一个目录或文件，代表了与局域网相关的具体模型或案例研究。 综合以上信息可以推测这个压缩包是一个学习和实践使用OPNET进行建模的资源包，并且特别关注于通过C语言实现LEACH算法在局域网环境中的应用。用户可以通过解压并研究这些文件来理解如何利用OPNET构建网络模型，运用LEACH算法优化能源效率，并执行性能测试。同时，提供的Excel文件可能帮助用户理解和调整模拟参数，而文本段落件则包含相关教程或参考资料以加深对OPNET使用和LEACH算法原理的理解。
     
  • 基于MATLAB的EMD方法在复杂信号分解中的应用
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    本研究运用MATLAB平台实施经验模态分解（EMD）技术，深入探讨其对复杂信号的有效分解能力，分析不同应用场景下的性能优势。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是自2000年以来在傅立叶变换基础上的线性和稳态频谱分析领域的一项重大突破。它根据信号自身的时间尺度特征进行分解，无需预先设定任何基函数，这与基于先验性谐波或小波基函数的傅立叶和小波分解方法有着本质的区别。理论上，EMD可以应用于所有类型的信号分解，在处理非平稳及非线性数据方面具有显著优势，并且能够提供很高的信噪比。
     
  • 试算法在调洪演算程序中的应用
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    本文探讨了试算法在调洪演算程序中的具体应用，分析其有效性和适用范围，为水文水资源管理提供新的计算思路和技术支持。 本程序采用EXCLE2007VBA编制而成，适用于水库调洪演算计算。感谢原上传作者潘庆磊。
     
  • 基于Matlab的2DPCA算法在图像识别中的应用程序
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    本研究探讨了基于Matrab的二维主成分分析（2DPCA）算法在图像识别领域的应用。通过实例展示了如何利用该技术简化数据特征，提高模式识别效率和准确性。 利用2DPCA进行图像的降维处理能够保持图像的几何特征，并且运算速度比传统的PCA更快。经过2DPCA线性降维器处理后，图像更便于分类识别。相关代码采用的是Matlab编程语言编写。