本征模态函数

经典的经验模态分解方法，特别适用于研究生初学者进行故障诊断和信号处理。

这份资源提供了EMD算法的MATLAB源代码，可用于对信号进行分解提取本征模态函数(IMF)。

手机用户画像与征信: 基于大数据的深度解析 本研究深入探讨了如何利用大数据技术构建精准的手机用户画像，并将其应用于征信评估。通过分析海量手机用户数据，我们可以提取用户的行为特征、消费习惯、社交关系等多维度信息，构建完整的用户画像。在此基础上，结合机器学习等先进算法，可以有效评估用户的信用风险，为金融机构提供可靠的决策依据。

利用Matlab编写的经验模态分解算法的主函数是eemd.m。这一算法通过Matlab实现经验模态分解过程，为数据分析和信号处理提供了一种有效的工具。

现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。

运行main.m来测试MO_Ring_PSO_SCD。您可以查阅论文'2。 CT Yu、BY Qu和JJ Liang*，“使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器”，IEEE进化计算汇刊。 （DOI：10.1109 / TEVC.2017.2754271），以获取有关此算法的更多说明。这篇论文也在“MO_Ring_PSO_SCD.zip”文件中。如果您有任何问题，请联系我（zzuyuecaitong@163.com）。

使用Matlab实现VMD分解，这是一种变分模态分解技术，适用于信号分解及分析。

mysql 5.6和5.7版本中关于计算地球距离的函数。这些函数适用于mysql 8.0以下版本。

这是一个用于计算管道纵向模态频散曲线和波形分析的Matlab程序，可直接下载使用。此外，该程序还能够分析包覆层管道的频散曲线，并展示各模态的径向能量分布图。

面向复杂大数据的特征学习新视角 海量复杂数据的涌现为各行业带来了机遇和挑战，如何从中高效提取有效信息成为关键问题。传统的特征学习方法在处理大数据时面临巨大压力，而多模态神经网络为解决这一难题提供了新思路。 张量：捕捉数据高维特征的利器 通过张量法对大数据进行抽象建模，能够有效捕捉数据在高阶张量空间的分布特征，突破传统方法的局限性。 多模态融合：挖掘数据深层关联 多模态神经网络能够融合不同来源、不同模态的数据信息，例如文本、图像、音频等，从而更全面地理解数据，挖掘数据间的深层关联。 面向未来的智能数据分析 基于多模态神经网络的复杂大数据特征学习方法，为构建更加智能、高效的数据分析系统提供了强有力的支持，将在各个领域发挥越来越重要的作用。