经验模态分解

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)。

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。

利用经验模态分解（EMD）提取IMF向量与残余向量的Matlab程序。包含主函数emdplus.m和样本熵函数samp的详细注解。EMD.m函数为广泛使用的版本，能直接运行且验证有效。

Matlab仿真matlab_EMD使用MATLAB进行经验模态分解的计算。代码需要整理和测试。

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。

优化经验模态分解和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 为解决滚动轴承故障诊断难题，提出一种融合自适应波形匹配延拓方法的改进经验模态分解（EMD）和粒子群优化算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）的两阶段诊断方法。 方法: 改进EMD: 采用自适应波形匹配延拓方法有效抑制EMD端点效应，提升信号分解准确性。 特征提取: 对典型正常及故障振动信号进行改进EMD分解，提取能量信息作为特征。 模型训练: 利用提取的特征，结合PSO算法对SVM进行参数优化，构建高精度故障诊断模型。 在线诊断: 实时采集振动信号，经改进EMD分解和特征提取后，输入训练好的模型进行诊断，输出结果。 验证: 采用美国西储大学轴承数据集进行方法验证，结果表明该方法能够有效识别滚动轴承故障。

这是一个专为matlab设计的经验模式分解工具包，用户可以直接安装并使用。

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。

理解多模态大模型的基本原理。2. 当前流行的文本生成模型及其应用。3. 图像和视频编码器的发展现状。4. Vision Transformer（ViT）的核心技术和应用场景。5. 文本处理中的编码器技术。6. 实现目标检测中的IoU计算方法。7. ChatGPT的功能与应用场景。8. Transformer结构的详细解析。9. Transformer中Encoder与Decoder的功能和区别。

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）。