245 基于matlab的MEEMD信號分解及重構算法 
基于matlab的MEEMD信號分解及重構算法。MEEMD方法的主要步驟包括：1. 定義多元信號集合，將多個信號進行集合；2. 對多元信號集合進行EEMD分解，得到一組IMFs；3. 將相同IMF進行平均，得到改進的IMFs；4. 重構原始信號。MEEMD采用多元信號集合方式，避免了EEMD方法對IMF和對稱延拓的限制，提高了分解的準確性和穩定性。能夠更好地處理非線性和不平穩信號。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
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 
18、MDP5_6計算與分析9個典型信號的多尺度排列熵（15分鐘，有程序）19、MDP5_7腦電信號的多尺度排列熵分析簡介（11分鐘，有程序）20、MDP5_8思考及總結如何利用程序等6個問題（10分鐘，有程序）第四章? 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21、MDP6_1EMD的模態混疊及3次改進算法簡介（10分鐘，有程序）22、MDP6_2MEEMD
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鄭一 ??? 8年前
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