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  1. 61549845ceemd

  2. 为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离，本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波 包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用 CEEMD 将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式 函数(IMF)分量以及趋势项，为进一步提取出各 IMF 分量中的有用重力信号，本文采用小波包变换对各 IMF 分量进行 小波包分解降噪，最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构，实现重力数据的信噪分离。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：balabalaxxx

  1. ceemd分解，可以运行

  2. ceemd分解信号，得到imf分量，然后在按照你自己的想法做你，可以运行，请好评，缺积分，谢谢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_43016477

  1. CEEMD分解-imf分量相关系数-信息熵特征

  2. 这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：qq_43016477

  1. CEEMD-相关系数-样本熵特征，用于故障分类的特征提取

  2. 这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，在求每一个imf分量的样本熵特征，构造一个特征向量，你指的拥有，有帮助的话，希望你好评，谢谢，有问题加我主页qq。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：qq_43016477

  1. CEEMD-信息熵-完美运行，你指的拥有。

  2. ceemd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到imf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的信息熵的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_43734278

  1. LMD-样本熵特征-你指的拥有，完美运行。

  2. lmd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到pf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的样本的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_43734278

  1. CEEMD-相关系数-样本熵特征，用于故障分类的特征提取

  2. ceemd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到imf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的样本熵的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_43734278

  1. emd，eemd，ceemd，ceemdan 函数分解差异

  2. 对于函数分解的EMD，EEMD，CEEMD，CEEMDAN之间的比较，包含分解后的图片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-31
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：qq_44233315

  1. 基于CEEMD与VHBFO_SVM的微网短期负荷预测模型

  2. 为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求，提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法（VHBFO）优化支持向量机（SVM）的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解，从而得到多组固有模态函数分量均值，并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测，最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值。以国内某微网示范工程项目为例，将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型，更适用于当

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：742kb
    • 提供者：weixin_38644780

  1. 加注释完整CEEMD程序的matlab代码

  2. 这个代码虽然虽然也是在网上下的，但是为了更好的理解，加了自己的注释。 ceemd分解信号，得到imf分量，然后在按照你自己的想法做你，可以运行，请好评，缺积分，谢谢。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u014246801

  1. 静止状态脑网络的频率依赖性拓扑模式

  2. 使用静止状态功能磁共振成像技术已广泛研究了大脑网络的基础拓扑结构，重点是从0.01到0.1 Hz的低频带。 但是，关于相应的大脑网络的频率特异性在很大程度上仍不清楚。 在当前的研究中，引入了一种称为互补整体经验模式分解（CEEMD）的数据驱动方法，以将每个体素的时间序列分为具有不同频带的几个固有振荡节律。 我们的数据表明，全脑BOLD信号可以自动分为五个特定频段。 应用CEEMD方法后，分析了这五个时间相关网络的拓扑模式。 结果表明，在0至0.015 Hz的超低频带中，包括网络加权度，网络效率，

  3. 所属分类：其它

  1. 基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法

  2. 高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取，将风速序列分解成一组固有模态函数和残差；以SE为特征归类固有模态函数合成新模态分量；基于MM对新模态分量片段进行谱聚类；拟合波动片段时长并整合聚类结果得到双层多轨风速模型；在考虑各新模态分量之间相关性的前提下采用双层抽样完成风速模拟。与马尔可夫链蒙特卡洛和改进马尔可夫链蒙特卡洛的结果对比表明，所提风速模型及

  3. 所属分类：其它

  1. CEEMD 滤波.rar

  2. 时序信号分析 ceemd分解，形态学滤波

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：wu952755779