經驗模態分解
關注創建者：正一算法程序 創建時間：2019-03-03
經驗模態分解的視頻教程
希爾伯特黃變換HHT和EMD(經驗模態分解)算法和MATLAB程序視頻
主要內容包括：經驗模態分解（EMD）算法及其5個數值指標，總體平均（或集合）經驗模態分解（EEMD）算法及其模態混疊現象解決，EMD與EEMD算法對比分析7個典型信號及5個數值指標，基于EMD算法分析一維和二維海洋流場數據及原創建立最優降噪光滑模型，基于EEMD算法分析隨鉆測量泥漿信號及原創建立最優降噪整形模型，補充的經驗模態分解（CEEMD）算法及其加噪消除解決，自適應加噪的集合經驗模態分解（CEEMDAN
￥180 2小時15分鐘 1592播放
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MEEMD改進的經驗模態分解與PE(排列熵)算法和MATLAB程序視頻2版
【內容簡介】《2版改進的經驗模態分解與排列熵算法和MATLAB程序詳解視頻》共4章31節視頻，總學時329分鐘，合5.5小時。主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，排列熵(PE)算法與MATLAB程序詳解及其典型信號應用，多尺度排列熵(MPE)算法與MATLAB程序詳解及其應用，改進的補充總體平均經驗模態分解（MCEEMD）算法及其數模信號分析。 ???? ?
￥88 1小時33分鐘 1998播放
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1-15基于MATLAB平臺的經驗模態分解及其改進程序
基于MATLAB平臺的經驗模態分解及其改進程序，EMD，EEMD, CEEMDAN,三合一程序，已調試完成，替換自己數據可直接跑。 程序保證可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥34.9 2分鐘 7播放
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經驗模態分解的實例教程
經驗模態分解及其改進程序，EMD，EEMD, CEEMDAN,三合一程序，已調試完成，替換自己數據可直接跑。
經驗AM_FM解調算法主要應用于調幅調頻信號的解調，分析信號的瞬時幅值和瞬時頻率。
本代碼以經驗AM_FM解調算法的計算步驟進行編寫：1、經驗模態分解（EMD）；2、選取合適的IMF分量； 3、幅值歸一化處理得出FM分量；4、計算瞬時幅值；5、利用希爾伯特變換計算瞬時頻率。
閱讀或修改本代碼需要對Matlab有基本了解
下圖為自帶算例運行結果圖
48基于matlab的經驗傅里葉分解 ￥15.9
基于matlab的經驗傅里葉分解，適用于非線性及非平穩時間序列分析，將信號進行精確分解。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的非線性調頻模態分解(VNCMD)，一種基于變分方法的信號分解技術，它將信號分解為多個模式。能夠處理非線性調頻信號，且對噪聲具有較好的魯棒性。VNCMD的基本原理是通過最小化信號與模式之間的差異來實現信號的分解。程序已調通，可直接運行。
摘要：為解決機械故障小樣本模式識別問題，有效地提高分類的準確率，提出了一種基于經驗模式分解
模糊特征提取的支持向量機混合診斷模型。
該模型通過對信號進行經驗模式分解，提取信號的本征模式分量并轉化為模糊特征向量!對機器故
障進行診斷，然后將模糊特征向量輸入到多分類的支持向量機中，實現了對機器不同故障類型的
識別。
將該模型應用于汽輪發電機組的!種工作狀態的識別中，測試結果表明，同原有的未經過任何特征
提取以及經過小波包模糊特征提取的#種多分類支持向量機方法相比，該模型將分類準確率從原
有的53.3%和86.67%提高到100%，有效地改善了分類的準確性。
同時，該模型還為汽輪發電機組的故障確診提供了有力依據。
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基于matlab的非線性調頻模態分解(VNCMD)，一種基于變分方法的信號分解技術，它將信號分解為多個模式。能夠處理非線性調頻信號，且對噪聲具有較好的魯棒性。VNCMD的基本原理是通過最小化信號與模式之間的差異來實現信號的分解。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的經驗傅里葉分解，適用于非線性及非平穩時間序列分析，將信號進行精確分解。程序已調通，可直接運行。
經驗模態分解及其改進程序，EMD，EEMD, CEEMDAN,三合一程序，已調試完成，替換自己數據可直接跑。
有文獻提出基于二維經驗模態分解的異常檢測算法，利用了紅外多光譜圖像的多尺度信息，可抑制背景雜波和消減高頻噪聲，提高檢測成功概率。有文獻提出了一種針對中/長波紅外圖像的多源信息融合識別方法。首先提取出目標及其特征利用基于灰色理論的目標關聯度計算得到基本概率賦值，再運用D-S證據理論組合規則對多個觀測樣本的信任度進行決策融合，得到較好識別效果。
本代碼以經驗AM_FM解調算法的計算步驟進行編寫：1、經驗模態分解（EMD）；2、選取合適的IMF分量； 3、幅值歸一化處理得出FM分量；4、計算瞬時幅值；5、利用希爾伯特變換計算瞬時頻率。
閱讀或修改本代碼需要對Matlab有基本了解
下圖為自帶算例運行結果圖
經驗模態分解EMD算法和希爾伯特黃變換HHT和MATLAB程序視頻
本系列課程，在希爾伯特變換(HT)、希爾伯特-黃變換(HHT)和EMD算法的端點效應處理方面，進行了全面地、深入地設計與講解。
最近做模態分析，求模型自振頻率和模態。論壇上也沒搜到多少有用的資料，就自己試驗了下，有一點經驗分享。我用的是971r5.1。
有兩個隱式控制關鍵字就可以了
*CONTROL_IMPLICIT_EIGENVALUE
*CONTROL_IMPLICIT_GENERAL
1.盡量用雙精度：我有幾次用單精度得不出結果，雙精度就可行。
2.最好加邊界條件：不加邊界條件有時也能得出結果，比如我計算的汽車模型。
摘要：為解決機械故障小樣本模式識別問題，有效地提高分類的準確率，提出了一種基于經驗模式分解
模糊特征提取的支持向量機混合診斷模型。
該模型通過對信號進行經驗模式分解，提取信號的本征模式分量并轉化為模糊特征向量!對機器故
障進行診斷，然后將模糊特征向量輸入到多分類的支持向量機中，實現了對機器不同故障類型的
