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FEEMD下的EEMD快速实现

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简介：
本文探讨了在FEEMD框架下EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法的优化方法，提出了一种加快EEMD计算速度的新策略。 国立中央大学的最新研究成果显示，FEEMD是EEMD的一种快速实现方法，并且被认为较为权威。

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  • FEEMD下的EEMD快速实现
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    本文探讨了在FEEMD框架下EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法的优化方法，提出了一种加快EEMD计算速度的新策略。 国立中央大学的最新研究成果显示，FEEMD是EEMD的一种快速实现方法，并且被认为较为权威。
     
  • 快速EEMD-FEEMD方法（搬运，问题已解决）
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    本简介介绍了一种改进的数据分析技术——快速EEMD-FEEMD方法。此方法在保持原有EEMD算法优点的基础上，提高了计算效率和数据处理速度，解决了传统方法中的若干难题。 资源搬运工作已完成。内部问题已通过以下方式解决：将`defaultStream = RandStream.getGlobalStream;`替换为旧版本中的函数调用方法`defaultStream = RandStream.getDefaultStream;`，因为新版本更新导致了函数的使用方法发生变化。
     
  • FEEMD.zip_EEMD实例_包含FEEMD和eemd代码的应用实例
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    本资源提供了FEEMD和EEMD算法的代码及应用示例，适用于研究与工程实践中的数据处理需求。下载后可直接运行分析，有助于深入理解模态混合问题及其解决方案。 压缩包内包含实现EEMD分解的代码以及一个实际应用的例子，并附有相关的PDF文献。
     
  • Keras_FRCNN: Keras下快速R-CNN的实现
    优质
    简介：Keras_FRCNN是一款基于Keras框架开发的快速R-CNN实现工具，适用于图像目标检测任务，提供高效、灵活的模型训练和预测功能。 Keras Faster-RCNN [更新] 这项工作已在StrangeAI——一个AI算法中心上公开。StrangeAi的作者维护了该网站，提供了许多学习AI的好资源。 这是一个基于tensorflow和keras的faster-rcnn非常有用的实现，模型清晰且仅保存在.h5文件中，开箱即用，并易于训练其他数据集。如果您有任何疑问，请随时联系我。 更新后的代码只支持keras 2.0.3版本，最新版本可能会导致一些错误。如果可以解决这些问题，请发送PR给我。 此代码同时支持python2.7和python3.5，需要安装以下软件包：张量流、凯拉斯、科学的cv2等。我已经训练了一种用于预测Kitti的数据模型。
     
  • 非递归方式下的快速排序实现
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    本段落介绍了一种不使用递归技术来执行经典快速排序算法的方法。通过迭代的方式重新构造了这个高效的排序过程，旨在减少函数调用栈带来的资源消耗和潜在的堆溢出风险。 利用栈来消除递归并模拟快速排序的过程以实现非递归的快速排序算法。
     
  • 递归与非递归下的快速排序实现
    优质
    本文探讨了在编程中如何使用递归和非递归的方法来实现高效的快速排序算法，并分析比较两者的特点及应用场景。 此文档提供了快速排序算法的递归和非递归两种实现方式的具体代码。
     
  • FastDTW: Python中的快速实现
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    FastDTW是一款高效的Python库，用于计算动态时间规整（DTW）算法的距离，特别适用于大数据集的近似匹配和模式识别任务。 FastDTW 是 Python 中的一种动态时间规整（DTW）算法的近似实现方法，它能够在 O(N) 时间复杂度和内存使用下找到最佳或接近最佳的对齐方式。 安装 FastDTW 可以通过以下命令完成： ```shell pip install fastdtw ``` 下面是一个简单的例子说明如何使用 FastDTW： ```python import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean from fastdtw import fastdtw x = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]) y = np.array([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean) print(distance) ``` FastDTW 的参考文献为：Stan Salvador 和 Philip Chan。
     
  • MATLAB中的快速排序实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中高效地实现快速排序算法，并探讨了其性能特点和应用场景。 使用MATLAB实现的快速排序算法作为自己的库函数，可以提高代码运行效率。
     
  • FastSpeech2的PyTorch实现：快速版本
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    本项目提供FastSpeech2的PyTorch实现，旨在加速文本到语音转换过程，适用于研究和开发。 Fastspeech 2 FastSpeech 非官方PyTorch实现。此仓库基于FastSpeech的实现进行开发，在此版本中我尝试复制论文中的详细设置，并在必要时做出一些调整以优化模型性能，欢迎提出任何建议与改进意见。 音频预处理采用Nvidia的tacotron 2方法完成，并使用特定声码器来合成语音信号。以下是项目详情： 代码要求：所有代码均基于Python 3.6.2编写。 安装Pytorch： 在安装pytorch之前，请通过运行以下命令检查您的Cuda版本： ```bash nvcc --version ``` 然后按照官方指导进行PyTorch的安装，例如使用pip install torch torchvision。在此仓库中，我将Pytorch 1.6.0用于支持bucketize功能（此函数在之前的pytorch版本中不存在）。 其他依赖库：请通过运行以下命令来安装项目所需的额外包： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 为了使用TensorBoard进行日志记录，请确保已正确配置了相关环境。
     
  • 快速幂的简易实现（Python）
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    本文介绍了如何使用Python编程语言简单实现快速幂算法，旨在帮助初学者理解和应用这一高效的指数运算方法。 简单快速幂的Python实现包括一个`power`函数，可以即插即用。 ```python def power(x, n): # x: 幂底 # n: 指数 return 计算结果 ``` 该函数接收两个参数：x（幂底）和n（指数），并返回计算得到的幂的结果。