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搜索资源列表

  1. 安防天下智能网络视频监控技术详解与实践.part3

  2. 第1章 视频监控技术概述 1 1.1 引子 2 1.1.1 安全防范的雏形 2 1.1.2 网络视频监控 2 1.1.3 智能视频识别 2 1.1.4 智能网络视频监控 3 1.2 视频监控技术发展过程 3 1.2.1 模拟视频监控时代 4 1.2.2 数字视频监控时代 6 1.2.3 智能网络视频监控时代 7 1.3 视频监控的核心技术 8 1.3.1 光学成像器件 8 1.3.2 视频编码压缩算法 8 1.3.3 视频编码压缩芯片 9 1.3.4 视频管理平台 9 1.4 视频监控的发展方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-01
    • 文件大小：30.04mb
    • 提供者：zhwsh66

  1. 变分模态分解算法（VMD）

  2. 变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：m0_37178282

  1. 变分模态分解

  2. vmd，vmd分解，用于非平稳非线性信号的分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-29
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：cyj666666

  1. vmd，python实现代码

  2. 根据https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6511916.html分享的matlab代码改编

  3. 所属分类：制造

  1. VMD算法分解信号

  2. 利用VMD可以很好的分解信号，可以分解滚动轴承的原始数据和自己的信号仿真数据

  3. 所属分类：深度学习

  1. EMDEEMDVMD算法-EMD_EEMD_VMD.rar

  2. EMDEEMDVMD算法-EMD_EEMD_VMD.rar 里面有EMD、EEMD、VMD算法，加了自己的一些注释，通俗易懂

  3. 所属分类：其它

  1. Variational Mode Decomposition.pdf

  2. 变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法，通过迭代搜寻变分模态 的最优解，不断更新各模态函数及中心频率，得到若干具有一定宽带的模态函数。 VMD算法是一种递归算法，有严格的数学理论做支撑！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_44143405

  1. VMD_cpp-master.zip

  2. c++变分模态分解vmd算法程序

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：Choikey

  1. VMD算法matlab函数.zip

  2. 最近毕设在做基于VMD的算法，我花了一天时间翻遍了全网，才找到可以不用会员或者充值就能下载而且能用的VMD函数源代码，CSDN上都是付费的。省了后续有人做这个的时候再费尽周折，所以知识共享，上传并免费提供下载。

  3. 所属分类：制造

  1. 基于VMD_SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型_张亚超.pdf

  2. 针对风电功率受自然环境变化影响，难以建立精确数学模型对其进行预测的问题，采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition，VMD)技术，将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性，根据子模式的样本熵(sample entropy，SE)分析其复杂度并重组得到子序列。在此基础上，结合3 种不同的机器学习基模型，提出一种基于VMD-SE 和基模型的自适应多层级综合预测模型，并采用一种基于混沌萤火虫结合仿真鸡群优化的智能算法，对其权重矩阵进行实

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：541kb
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于VMD的瓦斯信号自适应压缩感知算法

  2. 将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题,同时自适应地选择观测矩阵,避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离,得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量,通过设定阈值保留有效信息,使得信号更加稀疏化;其次通过自适应地观测矩阵对稀疏信号进行投影变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：410kb
    • 提供者：weixin_38680764

  1. 基于VMD_FFT_LSTM模型的BDI指数预测_武华华.pdf

  2. 为提升非线性BDI 指数的预测效果，分析了多种预 测模型对BDI 指数的单步及多步预测结果，借助“分解-重 构-预测”思路，设计构建了VMD-FFT-LSTM 组合预测模 型． 首先，通过VMD 算法分解出BDI 指数的IMF 分量; 然 后，结合BDI 指数周期理论与FFT 算法计算的周期结果 重构IMF，达到降噪的目的; 最后，运用LSTM 模型对重构 序列进行多步预测． 对比多步预测结果，VMD-FFT-LSTM 组合模型预测结果在精度及稳定性上表现更好，解决了 SVＲ 模型多步预测结果易

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：464kb
    • 提供者：SparkQiang

  1. VMD变分模态分解算法

  2. 根据单个或多个宽频偶数长度电磁信号，根据VMD计算分量数据，展示含噪曲线、去噪曲线、分量时域、分量频谱、多测道曲线的图形绘制和数据生成。实现单条信号的独立运算，多条信号可选参数的独立运算并实现合并。 源码中包含一组测试数据，结果与matlab一致。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-02
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：nicvscs

  1. 基于VMD算法的信号降噪.rar

  2. 针对论文：基于ＶＭＤ的故障特征信号提取方法，本人对论文中的仿真信号部分进行了复现，首先产生仿真信号；其次，利用VMD对信号进行分解，运用排列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。说明去噪效果较好。

  3. 所属分类：其它

  1. VMD算法，子函数MATLAB源程序

  2. 子函数，VMD，信号合成与分解，通过镜像延拓改变信号的振幅，借以.....，可以自己修改内置的参数改变函数的作用，但算法主体思想不变，有参考意义，不能直接拿来使用，适用性不一样

  3. 所属分类：微服务

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：fengdian555

  1. 变分模态分解算法VMD.zip

  2. VMD算法，里面有使用测试代码。分解效果比EMD好，可以抑制模态混叠现象。VMD的分解原理不同于EMD，它是将原始信号引入到变分模型中，利用寻找约束变分模型最优解的过程来获取分量。VMD极大地克服了EMD的模态混叠现象，具有较好的噪声鲁棒性，已被广泛应用到多个领域中。

  3. 所属分类：电信

  1. 基于优化VMD的高压断路器机械状态检测

  2. 为有效检测高压断路器的机械状态，提高其运行可靠性，基于优化变分模式分解(VMD)法对高压断路器分合闸过程中的振动信号进行了分析。首先利用粒子群优化算法基于整体正交系数得到了最优的VMD结果，然后对振动信号Hilbert变换的时频谱进行了合理划分，据此定义了振动信号的特征向量及相似度指标。对某40.5 kV断路器正常与典型故障下振动信号的分析结果表明，所提出的优化VMD算法的分解结果更为准确，所定义的相似度指标能有效识别断路器的典型故障。当相似度大于0.9时，断路器机械状态正常；当相似度在0.7～

  3. 所属分类：其它

  1. 基于变分模态分解和蝙蝠算法-相关向量机的短期风速区间预测

  2. 现有的风速预测方法大多是确定性的点预测，无法描述风速的随机性。针对该问题，建立基于变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法-相关向量机(BA-RVM)的短期风速区间预测模型。对原始风速序列进行变分模态分解获得多个子序列；采用样本熵(SE)算法对子序列进行重组得到3类具有典型特性的分量；对各分量采用相关向量机算法分别建立预测模型。为进一步提高预测精度、缩小区间范围，引入蝙蝠算法(BA)对预测模型进行参数优化。将各分量的预测结果进行叠加求和得到一定置信水平下总体的区间预测结果。实际算例结果表明，与现有方法相

  3. 所属分类：其它

  1. 一种参数优化VMD多尺度熵的轴承故障诊断新方法

  2. 现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构

  3. 所属分类：其它

  1. 基于VMD算法的穿墙多目标生命体征跟踪

  2. 基于VMD算法的穿墙多目标生命体征跟踪

  3. 所属分类：其它

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