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時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)FEEMD快速集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解

2年前作者：機(jī)器學(xué)習(xí)之心分類：Toy博客閱讀(58)違法舉報(bào)

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時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)FEEMD快速集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解

效果一覽

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基本介紹

Matlab實(shí)現(xiàn)FEEMD快速集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解
算法新穎小眾，用的人很少，包含分解圖，效果如圖所示，適合作為創(chuàng)??～

程序設(shè)計(jì)

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原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-742822.html

到了這里，關(guān)于時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)FEEMD快速集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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時(shí)間序列分解 | Matlab 互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)的信號(hào)分解
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2024年02月12日
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時(shí)序分解 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SGMD辛幾何模態(tài)分解的信號(hào)分解分量可視化
效果一覽基本介紹 SGMD分解算法（辛幾何模態(tài)分解），分解結(jié)果可視化，MATLAB程序，包含包絡(luò)線，包絡(luò)譜，中心頻率，峭度值，能量熵，模糊熵，樣本熵，近似熵，包絡(luò)熵，頻譜等指標(biāo)。將時(shí)間序列分解為一組獨(dú)立的模態(tài)分量。模態(tài)混疊情況大幅度降低，利用辛幾何相似度變
2024年02月11日
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時(shí)序分解 | MATLAB實(shí)現(xiàn)MVMD多元變分模態(tài)分解信號(hào)分量可視化
效果一覽基本介紹 MVMD多元變分模態(tài)分解可直接替換 Matlab語(yǔ)言 1.算法新穎小眾，用的人很少，包含分解圖，效果如圖所示，適合作為創(chuàng)??～ 2.直接替換數(shù)據(jù)即可用適合新手小白注釋清晰～ 3.附贈(zèng)測(cè)試數(shù)據(jù) 直接運(yùn)行main一鍵出圖～程序設(shè)計(jì) 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信
2024年02月09日
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時(shí)序分解 | Matlab實(shí)現(xiàn)NGO-VMD北方蒼鷹算法優(yōu)化變分模態(tài)分解時(shí)間序列信號(hào)分解
效果一覽基本介紹北方蒼鷹算法NGO優(yōu)化VMD，對(duì)其分解層數(shù)，懲罰因子數(shù)做優(yōu)化，利用NGO優(yōu)化算法確定其最佳參數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)為樣本熵。 NGO-VMD北方蒼鷹算法NGO優(yōu)化VMD變分模態(tài)分解可直接運(yùn)行分解效果好適合作為創(chuàng)新點(diǎn)（Matlab完整源碼和數(shù)據(jù)) 1.利用北方蒼鷹算法算法優(yōu)化
2024年02月05日
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【CEEMDAN-CNN-LSTM】完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-卷積神經(jīng)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究（Python代碼實(shí)現(xiàn)）
???????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢(shì)： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 1.1 完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理 1.2?鯨魚優(yōu)化 1.3?LSTM ??
2024年02月12日
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【CEEMDAN-WOA-LSTM】完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-鯨魚優(yōu)化-長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究（Python代碼實(shí)現(xiàn)）
目錄 ??1 概述 1.1 完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理 1.2?鯨魚優(yōu)化 1.3?LSTM ??2 運(yùn)行結(jié)果 ??3?參考文獻(xiàn) ??4 Python代碼實(shí)現(xiàn) 1.1 完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理早期的 EMD 方法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性，能夠有效地分解時(shí)間序列；但是，算法在運(yùn)算過程中容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。EEMD 分解方法
2024年02月15日
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時(shí)間序列分解 | Matlab經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的信號(hào)分解
效果一覽文章概述時(shí)間序列分解 | Matlab經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的信號(hào)分解部分源碼
2024年02月12日
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時(shí)序分解 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SVD奇異值分解的信號(hào)分解分量可視化
效果一覽基本介紹 SVD分解重構(gòu)算法，MATLAB程序，奇異值分解 (Singular Value Decomposition)是一種常見的矩陣分解方法，用于將矩陣分解成三個(gè)矩陣的乘積。在信號(hào)處理中，SVD 可以用于特征提取、信號(hào)降維、圖像壓縮等方面。SVD 的一個(gè)重要應(yīng)用是主成分分析 (PCA)，可以用于提取數(shù)
2024年02月11日
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時(shí)序分解 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SSA奇異譜分析的信號(hào)分解分量可視化
效果一覽基本介紹奇異譜分解奇異譜分析SSA 可直接替換txt數(shù)據(jù)運(yùn)行 Matlab 1.分解效果圖，效果如圖所示，可完全滿足您的需求～ 2.直接替換txt數(shù)據(jù)即可用適合新手小白注釋清晰～ 3.附贈(zèng)案例數(shù)據(jù) 直接運(yùn)行main一鍵出圖～程序設(shè)計(jì) 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：MATLAB實(shí)現(xiàn)基于S
2024年02月09日
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經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和各種進(jìn)化及變種 EMD，EEMD，CEEMD，CEEMDAN，ESMD等簡(jiǎn)要介紹
EMD是時(shí)頻分析常用的一種信號(hào)處理方式，EMD經(jīng)過發(fā)展到現(xiàn)在也有很多不同的發(fā)展，本文總結(jié)了已知的各種優(yōu)化和變種。 EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)：基本模態(tài)分解 EEMD(集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)：EMD+白噪聲 CEEMD(互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)：加正負(fù)成對(duì)的輔助白噪聲 CEEMDAN(完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)
2024年02月03日
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