信号分解

EMD EEMD VMD信号分解方法比较

MATLAB代码实现了对EMD、EEMD和VMD三种信号分解方法的详尽比较。每种方法的优势和局限性都得到了深入探讨，帮助研究人员选择最适合其研究需求的方法。

Matlab 2 2024-07-16

基于基尼指数的信号模式重组解决宽带脉冲信号分解算法过度分解问题的新途径

所提出的方法利用后处理步骤解决了宽带脉冲信号分解算法的过度分解问题，能与各种信号分解方法结合使用。在检测脉冲信号成分方面表现出显著优势，特别适用于机器故障诊断。该代码可以复现Chen S、Wang K、Chang C等人在《Journal of Sound and Vibration》（2021年）中的部分研究结果，以及Chen S等人在《IEEE Transactions on Signal Processing》（2017年）中的研究成果。

Matlab 2 2024-07-22

多分辨率动态模式分解：解析瞬态信号

多分辨率动态模式分解（DMD）有效解决了信号分析中的短时问题，其原理类似于短时傅里叶变换和小波变换，能够捕捉信号的局部特征。

算法与数据结构 8 2024-05-25

经验模式分解创新方法解析信号的AM/FM模式-matlab应用

经验模式分解是一种技术，用于将给定信号解析成一组称为本征模式函数的基本信号。它是希尔伯特-黄变换的基础，同时包括希尔伯特谱分析和瞬时频率计算。现已改进的算法可输出一组AM/FM调制信号。使用该技术时，只需提供输入信号，设定分辨率约为50分贝，步长值小于等于1（通常为1）。

Matlab 1 2024-07-25

广义色散模式分解（GDMD）色散信号群延迟估计和模式分离的MATLAB开发

MATLAB代码可以重现Chen S、Wang K、Peng Z等人在2020年《声音与振动杂志》中提出的广义色散模式分解算法的部分结果。该算法是Chen S等人2018年在《机械系统与信号处理》中发表的对偶论文的频域版本，并部分借鉴了Chen S等人2017年在《IEEE信号处理杂志》上发表的非线性啁啾模式分解的变分方法。

Matlab 2 2024-07-30

使用Matlab开发多信号小波变换分解在特征提取中的应用

利用Matlab进行开发时，可以使用多信号小波变换分解来实现特征提取。小波变换技术能有效地从复杂信号中提取有用的特征信息。

Matlab 0 2024-09-28

Shapley 风险分解

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

Matlab 4 2024-05-25

非线性啁啾模式解析的变分方法宽带信号分解新途径-matlab应用

变分模式分解（VMD）是最近引入的自适应数据分析方法，广泛应用于各个领域。然而，针对宽带非线性线性调频信号(NCS)，我们提出了一种名为变分非线性线性调频模式分解(VNCMD)的新方法。VNCMD利用解调技术，克服了传统VMD窄带假设的局限性，有效地从宽带NCS中提取信号模式。我们的方法通过交替方向乘法器方法(ADMM)解决了这一最优解调问题，可视为时频(TF)滤波器组同时提取所有信号模式。实验结果表明，VNCMD在分析包含接近或交叉模式的NCS方面具有显著效果。同时，我们提供了Matlab代码以重现研究结果。

Matlab 1 2024-07-19

EMD分解算法合集

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

算法与数据结构 3 2024-05-01

CP分解在计量心理学中的应用—张量分解PPT

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。

数据挖掘 2 2024-07-16