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eemd
- EEMD函数的.m文件。对任意格式的数据进行系踪经验模式（EEMD）分解。在语音处理中可以用于通过对不同级数的分解波形中提取基音频率-EEMD function. M file. Performed on the data system to track any format empirical model (EEMD) decomposition. In speech processing can be used by extracting the pitch frequency of the
owbzggings-unary
- 一部分希尔伯特-黄变换HHT的经验模式分解EMD程序-Hilbert huang transform (HHT- a part of the empirical mode decomposition EMD program,,
EMD_toolbox
- 经验模式分解的程序，里面包含基本函数库和数据分析案例。(The original code of Empirical mode decomposition, which contains the basic function library and data analysis case.)
EMD
- 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)法是美籍华人N. E. Huang等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)，所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。(Empirical mode decomposition (EMD) is proposed by Chine
motor emd
- 小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用(Study on the method of incipient motor bearing fault diagnosis based on wavelet transform and EMD)
56163048eemd
- 总体经验模式分解 信号处理方面的应用 经验模态分解的进化版(ensemble empirical mode decomposition)
utziwxd360
- 一部分希尔伯特-黄变换HHT的经验模式分解EMD程序,,(Hilbert huang transform (HHT - a part of the empirical mode decomposition EMD program,,)
picywl
- 经验模式分解,用于局域波分解,使用于多分量信号分析(Empirical mode decomposition for local wave decomposition, used in multi component signal analysis)
EMD
- 通过matlab code实现经验模式分解。 大家分享学习或改用。(Implementing empirical schema decomposition via MATLAB code. Sharing, learning, or switching.)
EMDs
- 经验模态分解程序，分解出各本征模函数。直至剩余部分变为不含任何模式信息的单调序列即余项。(The empirical mode decomposition program decomposes the eigenmode functions. Until the rest part becomes a monotone sequence that does not contain any pattern information, that is the remainder.)
forQUI_itarvatin
- 经验模式分解的matlab程序 hibert-huang变换,效果挺好的()
bayes
- Bayes分类器，对随机产生的1000组数据进行分类，模式识别课作业(Bayes classifiation.m)
emd+信息熵
- 可以实现机械EMD经验模态分解，提取特征量并利用神经网络进行模式识别故障类型(The empirical mode decomposition of mechanical EMD can be realized, feature quantity is extracted and neural network is used to identify the type of fault.)
314131
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EMD模型
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破?，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化
BEMD
- 二维经验模态分解(BEMD)是近年来新兴的一种适用于非线性、非平稳数据的自适应数据(Two-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) is a newly developed adaptive data for non-linear and non-stationary data in recent years.)
NA-MEMD
- 多元经验模式分解（MEMD）算法是EMD算法从单个变量到任意数量的变量的扩展，其与经验模态分解一样存在模式混合问题，基于噪声辅助的多元经验模式分解（NAMEMD）就在对MEMD的改进，解决其问题。(The multiple empirical mode decomposition (MEMD) algorithm is an extension of the EMD algorithm from a single variable to any number of variables. Like
VMD代码
- VMD代码，该程序对信号进行经验模式分解，可以用于故障信号处理，还可以与很对方法结合。如，排列熵，emd,vmd,等，包含VMD、EMD、EEMD工具箱，可用于变分模态分解、EMD以及EEMD谐波检测对对比分析(VMD code, the program for empirical mode decomposition of signals, can be used for fault signal processing, can also be combined with a very goo