EMD的matlab代码分享用于点云地球移动距离
(EMD)
的
PyTorch
包装器
依赖
代码已经在
Ubuntu
16.04、PyTorch
1.1.0、CUDA
9.0
上测试过。
用法
首先编译使用
python
setup.py
install
然后，将lib文件复制到主目录，
cp
build/lib.linux-x86_64-3.6/emd_cuda.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
.
然后，您可以简单地使用它
from
emd
import
earth_mover_distance
d
=
earth_mover_distance(p1,
p2,
transpose=False)
#
p1:
B
x
N1
x
3,
p2:
B
x
N2
x
3
例如检查test_emd_loss.py
。
作者
cuda代码最初由范浩强编写。
PyTorch
包装器是由莫开春编写的。此外，顾家远也提供了帮助。
执照
麻省理工学院
2021-09-08 09:33:51
6KB
1
针对单通道语音信号盲分离的问题，结合盲源分离和经验模式分解的优点，提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法"对语音混合信号进行经验模式分解，利用贝叶斯算法估计语音源数目，根据源信号数目重组多通道语音混合信号，并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离"仿真实验表明，使用此法能有效地估计通道语音信号源数和分离盲源.
2021-09-05 15:51:06
264KB
1
emd的matlab代码
EEMD-WOA-LSSVM-for-power-prediction
（MATLAB
CODE）
Establishing
a
time
series
forecasting
model
for
PV
power
prediction
based
on
LSSVM，Due
to
the
autocorrelation
of
the
original
power
data
sequence,
the
predicted
value
and
the
actual
value
lag,
so
EEMD(EMD/CEEMD)
is
used
to
decompose
the
original
sequence,
and
then
the
decomposed
components
are
modeled
in
turn.
To
further
mention
accuracy,
the
improved
whale-optimization-algorithm
（IWOA）is
used
to
optimize
the
lssvm。
(MATLAB代码)采用最小二乘
2021-09-01 09:22:56
1.43MB
1
经验模态分解，变分模特分解matlab代码，可直接运行
内含emd代码、vmd代码、emd vmd比较三种代码
2021-08-23 14:48:32
9KB
1
快速自适应多元经验模式分解 (FA-MVEMD) 工具箱包含一系列旨在分解 1、2 和 3 维性质的数据集的函数。 该算法基于MR Thirumalaisamy，PJ Ansell，“多维，多变量信号的快速和自适应经验模式分解”（IEEE信号处理快报，第1卷）中介绍的工作。 2018 年 10 月 25 日。
系统要求： 根据您的数据集，RAM 要求可能达到数十 GB。 作为粗略估计，请确保您的计算机 RAM 中的数据集大小至少为 10 倍。 如果您的数据集是 100MB，那么您的 RAM 应该大约是 1GB。
依赖项： FA-MVEMD 工具箱依赖于一些第三方功能才能执行。 这些函数及其作者的列表如下： MinimaMaxima3D - (v1.0 Dec 13, 07 , Sam Pichardo) 极值 - (2004, Carlos Adrián Vargas Aguiler
2021-08-21 00:13:19
6.52MB
1
emd的matlab代码
EMD-GA-DBN-Regression
（MATLAB
CODE）
Establishing
a
time
series
forecasting
model
for
wind
speed
prediction
based
on
DBN，Due
to
the
autocorrelation
of
the
wind
speed
sequence,
the
predicted
value
and
the
actual
value
lag,
so
EMD
is
used
to
decompose
the
wind
speed
sequence,
and
then
the
decomposed
components
are
modeled
in
turn.
To
further
mention
accuracy,
the
genertic
algorithm
（GA）is
used
to
optimize
the
DBN。
(MATLAB代码)采用深度置信网络DBN建立风速预测的时间序列预测模型，由于数据本身的自相关性，导致得到的预测值与实际值存在滞后。针对这个问题
2021-08-19 21:46:56
1KB
1