针对传统经验模式分解方法所导致的模态混叠现象，提出通过加噪声辅助分析 的EEMD方法，将白噪声加入信号来补充一些缺失的尺度，在信号分解中具有良好的表现。EEMD仿真系统的实现利用了Matlab 平台，通过GUI 控件实现了系统设计，能直观方便地进行比较分析，验证了EEMD 在抗混叠方面较原有方法的改进。

matlab自相关代码“基于变分模式分解和长短期记忆的流量预测的分解集成模型”的代码存储库 左建义 电子邮件：Github： 这项研究在很大程度上依赖于开源软件。 Pandas（McKinney，2010）和numpy（Stéfanet al。，2011）用于管理和处理流数据。 Matlab用于执行流分解任务并计算子信号的PACF。 Matlab的实现分别来自Dragomiretskiy和Zosso（2014）以及Wu和Huang（2009）。 这是基于Matlab内置工具箱（“ Wavelet Analyzer”中的“ Wavelet 1-D”）执行的。 （Pedregosa et al。，2011）中的GBRT模型用于衡量分解后的子信号的重要性。 使用Matplotlib（Hunter，2007）绘制数字，并使用（Abadi等人，2016）训练LSTM模型。 这些开源软件也被先前的研究人员（例如Kratzert等人）部分使用。 （2018）。 如何验证研究结果 克隆此存储库表单。 git clone https://github.com/zjy8006/DailyStreamflo

完整代码，可直接运行

Matlab代码sqrt MATLAB中的动态模式分解 MATLAB函数，用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解（DMD）。 简单来说，它将数据分解为具有固定频率和增长率/衰减率的振荡时空模式。 资料来源 该脚本基于Steven L. Brunton和J. Nathan Kutz在“数据驱动的科学与工程”一书中介绍的技术和代码，以及其上可用的代码。 有关此方法的详细说明，请参见下面的史蒂夫视频。 DL Donoho和M. Gavish在 用法： 本示例说明如何在2D速度场数据上计算DMD。 假设速度ux和uy在时间1到m+1上存储在大小(NX,NY)网格上，时间间隔相等。 数据矩阵的大小为(n,m+1)其中n=2*n0 ，并且n0=NX*NY ，其中data(1:n0,k)在时间t_k为ux ，被t_k平为向量，并且类似地data(n0+1:2*n0,k)为uy 。 然后，可以使用以下公式计算DMD： X = data(:, 1 : end - 1 ) % Size (n,m) Xprime = data(:, 2 : end ) % Size (n,m) % If all th

matlab 编程选择运行仿真代码用于风电场控制的 Koopman 动态模式分解 获得机械工程理学硕士学位的论文 存储库 该存储库包含在上述硕士论文的背景下开发的所有工作。 这项工作的主要成果细分如下： Thesis.pdf ：对应于最终论文，介绍了风力涡轮机控制、风电场控制、流体动力学中的数据驱动建模、动态模式分解和适用于控制的变体算法。 所有结果也包含在本文档中。 Thesis_presentation.pdf ： Thesis.pdf内容的介绍。 ExtendedAbstract.pdf ： Thesis.pdf的 10 页摘要，采用两列格式。 poster_thesis.pdf：在Thesis.pdf的目标和结果的海报格式摘要。 KOPMAN_IODMD_1.0 : 源代码，在 Matlab 中开发，利用国家可再生能源实验室 (NREL) 开发的现有功能，用于在Thesis.pdf 中获得结果。 动画：可以可视化数据集的动画。 文章：基于论文中开发的工作发表的文章。 data ：包含用于测试Thesis.pdf 中提出的算法的数据集。 论文摘要 在风电场中将风力涡轮机安装在一起

eemd用于对一维信号的分解，代码每段都有注释，通俗易懂，便于理解，亲测可用

数据库系统原理

matlab分时代码动态模式分解（DMD）用于视频中的前景检测 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 动态模式分解（DMD）已经成为分解非线性系统以对基本动力学建模的不可思议的价值工具。 DMD提供的模式集与其他降维方法不同，例如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA），因为DMD提供了基础模式的振荡时间分辨率，因此每个模式都包含时空信息。 振荡行为在许多物理系统中均会出现，从而使DMD分析具有更大的“捕获”这些动力学的能力。 在本文中，假设背景比移动和变化的前景具有更多的固定时间动态，则使用DMD将视频流中的前景与背景分离。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 前景检测是人类（以及许多动物）可以很自然地完成的任务。 看过电影《侏罗纪公园》的任何人都可以证明霸王龙检测前景的能力很弱。 从某种意义上说，DMD方法的功能将非常相似。 通过将视频分解为基本的时空模式，DMD方法允许人们“挑选”具有最低振荡频率的模式，从而构成低等级的“背景”。 在具有静态背景的

vmd matlab代码变分模式分解 (VMD) 及其变体 原始 VMD 代码：VMD.m K. Dragomiretskiy, D. Zosso, Variational Mode Decomposition, IEEE Trans. on Signal Processing 多元变分模式分解代码：MVVMD.m N. Rehman, H. Aftab, Multivariate Variational Mode Decomposition, arXiv:1907.04509, 2019. 我们的作品：MVMD.p、STMVMD.p、MAC.p、MVMD.pyd、STMVMD.pyd。 现在只有 Matlab R2016a 的 pcodes 和 Python 3.6.5 的 pydcodes 可用。 请注意：我们只允许使用这些程序来验证我们的论文“多维变分模式分解及其短时对应物”。 除非另行通知，否则不允许用于其他目的。 如果您对以上代码有任何疑问，请联系我。 输入和参数： 信号 - 要分解的时域信号 alpha - 数据保真度约束的平衡参数 tau - 双上升的时间步长（选择 0

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.