（6分鐘，有程序） 8、MDP4_6詳解程序4_1的全排列及得到符號序列（10分鐘） 9、MDP4_7計算排列熵及調試函數經驗介紹（9分鐘，有程序） 10、MDP4_8程序4_2由來及9個典型信號排列熵分析（14分鐘，有程序） 11、MDP4_9參數m取6和3的排列熵及調試函數第2法（9分鐘，有程序） 12、MDP4_10思考程序使用及排列熵應用問題（12分鐘，有程序） 第三章 多尺度排列熵

基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數時間序列長度 N、嵌入維數 m、延遲時間 t 和尺度因子 s 進行研究，得出對其參數優化的必要性。進而在綜合考慮參數影響的基礎上，以多尺度排列熵的偏度構造目標函數，利用粒子群優化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數進行尋優，得到最優參數。程序已調試通過，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷，以凱斯西儲大學軸承數據為例進行分析。對數據進行小波包分解后重構，然后提取各頻帶能量分布，后計算小波包熵進行故障診斷。輸出特征可視化結果。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的圖像清晰度評價指標，圖像剃度的清晰度評價( EOG, Roberts, Tenengrad, Brenner, Variance, Laplace,)，頻域評價(離散傅里葉變換，離散余弦變換)，熵值評價，統計值評價(灰度帶，自相關函數)。程序保證可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于MATLAB的鯨魚優化VMD參數，以熵值為適應度函數，對VMD參數懲罰因子和層數進行尋優，確定最優值并進行信號分解。程序已調通，可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

訓練過程中，模型會不斷調整參數，以最小化損失函數（如交叉熵損失、均方誤差等）并提高預測準確性。 模型評估：在訓練過程中或訓練完成后，需要對模型進行評估，以檢驗模型性能。評估指標包括準確率、召回率、F1分數等。 模型優化：根據評估結果，對模型進行優化，如調整網絡結構、超參數等，以提高模型性能。

使用 WaveletImageFusion 函數進行小波融合，計算融合圖像的平均熵和平均梯度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

度量張量、置 換張量、連并和縮并、二階張量的特征值、不變量、張 量分量與物理分量、Christoffel符號、協變導數、 Hamilton算子、張量的梯度、散度、旋度, 連介部分: 掌握物質導數、連續介質有限運動的變形張量及應變張 量、運動學關系、變形梯度、速度梯度、應力張量、質 量守恒、動量守恒、動量矩守恒、能量守恒與熵不等式

1相似系數為余弦函數的NLM算法的MATLAB程序編程之一（26分鐘，有程序） 18、NLM14_2相似系數為指數余弦型函數的NLM算法的MATLAB程序編程之二（15分鐘，有程序） 19、NLM15_不同NLM算法及2個圖片之間的MATLAB程序詳細編程與數值指標分析（39分鐘，有程序） 第六章 ?算法數值指標含義及其算法研究綜合問題 20、NLM16_1圖像的單項因素數值指標均值標準差熵圖及其含義和

PDF60_一維靜態小波變換SWT重建及MATLAB程序分析（13分鐘，有程序，新增加）（需要聯系店主下載視頻） 18、Video18_PDF64_二維靜態離散小波變換流程及其分解MATLAB命令程序解讀（12分鐘，有程序，新增加） 19、Video19_PDF68_二維靜態小波變換2種方式重構灰度圖像及效果分析（18分鐘，有程序，新增加） 20、Video20_PDF70_小波包分解及信息熵與最優小波樹和降噪過程