emd 源码搜索结果, 第91页, Verysource

matlab emd工具箱 matlab emd工具箱EMD其实就是一种对信号进行分解的方法，与傅里叶变换、小波变换的核心思想一致，大家都想将信号分解为各个相互独立的成分的叠加；只不过傅里叶变换以及小波变换都要求要有基函数，而EMD却完全抛开了基函数的束缚，仅仅依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，具备自适应性。由于无需基函数，EMD几乎可以用于任何类型信号的分解，尤其是在非线性、非平稳信号的分解上具有明显的优势。
中央大学 EMD HHT Matlab 源代码此资源为黄老师推荐的，中央大学数据研究中心提供EMD 代码，其中有EMD和EEMD的算法，在本人的资源里也有提供G-Rilling的开源代码，大家可自行选择，在我的博客中，我有详细介绍如何安装。www.cnblogs.com/BrowserSnake ，祝好，Allen.
EMD算法的matlab程序介绍解析.doc %此版本为 ALAN 版本的整合注释版 function imf =emd(x %Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-HuangTransform %imf =emd(x %Func :findpeaks x=transpose(x%转置为行矩阵 imf =[]; while ~ismonotonic(x%当 x 不是单调函数,分解终止条件 x1=x; s
基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码基于matlab的EMD算法实现代码
基于EMD和LSSVM组合模型的交通流量预测针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点，提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据，运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干IMF分量和残余分量Res，之后针对IMF分量和Res分量分别运用LSSVM进行预测，之后将各自的预测结果进行叠加重构，实现短时交通流量预测。研究结果表明，本文提出的算法EMD_LSSVM可以有效提高短时交通流量预测的精度，为短时交通流量预测提供新的方法和途径。
基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分。为了使电力系统安全经济平稳的运行，由此特别需要精确的电力负荷预测方法。为了实现更好负荷预测方法，文中将经验模态分解（EMD）与新兴的电力负荷预测模型分形理论相结合，提出了EMD-分形负荷预测模型。为了证明此方法的有效性，文中将这种新的预测模型跟分形预测模型和BP神经网络预测模型相比较。最终通过仿真算例说明了本文提出的这种新型预测方法精度更高，几乎所有的误差都在2％以下，预测结果更好，可以很好的应用在电力系统负荷预测中。
基于EMD和PNN的故障电弧多变量判据诊断方法故障电弧单变量判据诊断法受不确定因素影响大、特征量提取困难，针对此提出一种基于经验模态分解(EMD)和概率神经网络(PNN)的故障电弧多变量判据的诊断方法。利用经验模态分解分析法对电弧电流进行时频 ...
EMD信号分析方法端点问题的处理经验模态分解（EMD）是一种新的处理非线性、非平稳的数据分析方法，但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点问题。在解决该问题已有的添加极值点算法的基础上，提出了通过添加极值点和对称延拓相结合的方法抑制端点问题的思路和策略。针对一个仿真振动信号，对比分析了直接以数据端点作为极值点、多项式拟合算法、神经网络延拓算法、极值点与对称延拓相结合4种算法的效果，结果显示了所提出方法能有效地抑制端点效应。
基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法 <p>为了快速有效利用推土机距离(EMD) 模型计算直方图间的交叉相似度, 提出一种基于直方图的EMD(H-<br> EMD) 模型. 将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进 ... 减, 降低了直方图相似度计算的复杂度. 利用H-<br> EMD模型计算形状上下文特征间的相似度, 进而对基于形状上下文形状 ... 进行改进. 通过对不同的数据仿真<br> 结果进行比较, H-EMD 模型在匹配时间上更具优势, 同时, 改进的形状匹配方法能 ...
基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法 ... 时，特征信号往往比较微弱，并且受环境噪声及信号衰减的影响严重，因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用，但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定 ... 凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲，非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理，因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行EMD，选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱，通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型 ...

关键字：emd