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搜索资源列表

  1. PID水量控制仿真演示系统

  2. PID水量控制仿真演示系统环境：DELPHI7+IOCOMP3.02+LMD-TOOLS7.00.59+WINXP这个系统只是起到抛砖引玉的作用，可能不是很完善，采用的是位置PID控制法，算法原理请看：http://www.ee.zsu.edu.cn/irp/uploadfile/netclass/CONTROL/LESSON/ccs2/ccs2-2/ccs2-2-1/ccs2-2-1.html如果大家有更好的方法或改进请寄给我一份，谢谢！yangliu@mail.csdn.net个人主页：h

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2006-02-23
    • 文件大小：482kb
    • 提供者：chenxh

  1. lmd程序

  2. lmd算法程序的实现，

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-05-14
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：u010689972

  1. EM算法.doc

  2. 通过EM简单算法，可以给初学者参考。function [weight, Lmda Sigma] = GSMM_EM(Data, weight0, Lmda0, Sigma0,iternum,T0) [t,N] = size(Data); step = 0; Lmda = Lmda0; Sigma = Sigma0; weight= weight0; T=T0; M = size(Lmd

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-22
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：qq_27612727

  1. EMD的相关原理

  2. 该文档是我学习研究EMD、EEMD、LMD之后整理出来的，方便新手快速、准确地把握EMD等相关算法的核心与基本原理，主要是简洁实用，能更快地掌握EMD等算法的实质内涵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-28
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：xiaokanxingchen

  1. LMDMATLAB代码

  2. 局部均值分解（Local Mean Decomposition）算法MATLAB代码

  3. 所属分类：电信

  1. 改进两种经验模态分解去噪

  2. 改进两种经验模态分解去噪，基于EMD去噪算法和基于LMD去噪算法。

  3. 所属分类：其它

  1. lmd算法MATLAB仿真程序

  2. 这个是ldm比较好的资源，很有用，实测可用，可以根据自己的情况更改

  3. 所属分类：机器学习

  1. 通过matlab实现LMD算法已调试

  2. 通过matlab实现LMD方法，其中已经调试完成，只需要数据即可

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：lmdcao

  1. lmd_public.zip

  2. LMD(局部均值分解)的matlab代码，包括一个demo可显示算法使用情况。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-05-16
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：xiaoqingshi_

  1. 自适应LMD与SVM耦合的传感器故障诊断模型

  2. 针对胎压传感器常见的几种突发故障,采用自适应LMD(局部均值分解)和支持向量多分类机(SVM)相耦合的方法.利用LMD方法将传感器的输出信号分解成一系列由包络信号和纯调频信号相乘所得的PF分量;支持向量多分类机进行故障识别.研究结果表明这两种算法的有机结合,实现了对胎压传感器7种工作状态的有效识别.同时,避免了EMD方法在分解过程中存在的过包络、欠包络、端点效应和模态混淆等缺点,有效地提高了故障诊断的快速性和准确性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：839kb
    • 提供者：weixin_38685455

  1. LMD算法（主要用于信号处理）

  2. LMD算法

  3. 所属分类：教育

  1. 改进的LMD算法及其在EEG信号特征提取中的应用

  2. 针对LMD方法在对脑电信号处理时会产生端点效应,为了降低这种端点效应的影响,增强脑电信号的特征提取效果,提出了一种基于相似波形加权匹配的端点延拓算法。该算法主要利用在一段波形中相似子波会反复出现这一特点,提取与端点处波段相似的子波,求得其加权平均波,并利用得到的平均波对原始信号的左右端点进行延拓。仿真结果表明,与传统的LMD方法分解相比,该算法能够有效抑制传统LMD的端点效应,更好地提取脑电的特征信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：428kb
    • 提供者：weixin_38550137

  1. 局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面，matlab代码

  2. 局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：759byte
    • 提供者：qq_15087217

  1. 基于ASR降噪和改进LMD的齿轮故障诊断方法

  2. 针对恶劣环境影响下齿轮特征信息难以被有效提取出来的情况，提出了一种基于自适应随机共振降噪和改进局部均值分解的齿轮故障诊断算法。利用粒子群优化算法对随机共振参数进行优选，实现最佳随机共振输出，提取出微弱故障信息；基于故障特征频率信噪比，改进局部均值分解，剔除伪分量的干扰，提取模糊熵特征对齿轮类型进行诊断识别。实验研究表明，该方法能较好地识别出多种齿轮类型，是一种有效的齿轮故障诊断算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：541kb
    • 提供者：weixin_38688371

  1. 基于改进的LMD运动想象信号识别

  2. 针对脑电信号非平稳非线性特征，提出基于改进的局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）运动想象信号分类方法。首先结合改进LMD算法和加窗原则选取4～6 s想象信号作为分类数据，提取包含μ节律和β节律的PF分量；其次计算所选分量的样本熵值；最后用支持向量机进行分类预测，并用分类准确率进行评估。实验结果表明，运用改进LMD比传统LMD方法的识别率更高，从而验证该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：411kb
    • 提供者：weixin_38693753

  1. 结合改进的RLS和LMD算法的滚动轴承早期故障诊断新方法

  2. 结合改进的RLS和LMD算法的滚动轴承早期故障诊断新方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于三点电流测量的输电线路行波故障定位新方法

  2. 鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步，针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足，本文提出了基于导线电流三测量点局域均值分解（LMD）的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值分解，然后根据分解得到的第一个PF 分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次，根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段，并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后，通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于局部均值分解和串行特征融合的光纤周界振动信号识别

  2. 提出了一种基于局部均值分解(LMD)和串行特征融合(SFF)的光纤周界振动信号识别方法。该方法先去除噪声, 提取振动信号的相关信息, 再进行SFF以得到具有准确描述能力的特征向量, 最后采用概率神经网络(PNN)算法进行学习和分类。利用不同单一振动信号和风雨天气干扰下的不同振动信号对该方法进行验证。结果表明, 该方法在上述两种情况下的平均正确识别率分别达到96.0%和96.7%, 识别时间分别为0.87 s和0.91 s, 在敏感信息识别和特征提取方面明显优于传统的LMD算法和SFF-PNN算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于LMD-Teager变换的功率谱估计

  2. 局域均值分解(LMD)方法是一种新的自适应信号处理方法，Teager能量算子是求解信号瞬时能量的非线性操作算法，能有效提取信号的瞬时能量。结合这两种方法的优点，提出一种基于LMD-Teager 变换的功率谱估计方法，给出了算法原理和步骤，讨论了功率谱估计的物理意义，并在与快速傅里叶变换(FFT)方法、小波变换对比的基础上，用短数据序列和非平稳信号进行了仿真验证。结果表明：该方法突破了FFT 方法中对所分析的信号必须平稳的要求，更适合于非平稳信号的处理；且对数据长度的要求较傅里叶方法低，而其分析精

  3. 所属分类：其它

  1. 基于局部均值分解的同步电机参数辨识方法

  2. 提出了基于局部均值分解（LMD）的同步电机参数辨识方法。采用LMD从短路电流中提取直流电流和基波电流，然后分别采用稳健回归最小二乘和Prony算法对直流电流和基波电流进行辨识，进而获得同步电机参数。以理想突然短路电流信号为例，通过仿真分析了滑动平均跨度与LMD循环次数和电流相对均方误差的关系，确定了滑动平均跨度。高信噪比（30 dB）时，由于LMD具有平滑滤波功能而无模态混叠现象发生。低信噪比（15 dB）时，提出了基于前置滑动平均LMD的短路电流分离方法，可有效获取直流电流和基波电流分量。较之

  3. 所属分类：其它

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