搜索资源列表
lmd
- 局部均值分解源代码，难得的matlab程序代码-Local Mean Decomposition
LMD-matlabshixian
- 局部均值分解方法的matlab实现程序，经matlab7.0调试通过-Local mean decomposition method of matlab program, by matlab7.0 debugging through
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- matlab环境下实现局部均值分解（LMD）-matlab environment to achieve local mean decomposition (LMD)
lmd_dizhen
- 局部均值分解的matlab代码，用三次样条插值做的包络线。-The local mean decomposition matlab code, using the envelope three spline interpolation.
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- 局部均值分解的MATLAB程序，但是使用有一个问题没有解决，就是分解的时候怎么去除骑行波的问题。-Local mean decomposition MATLAB program, but there is a problem using unresolved, is how to remove the problem of decomposition when riding waves.
lmd1
- 局部均值分解自设代码，对信号处理有些许帮助。但不是很完善-LMD MATLAB code
lmdmatlab
- 局部均值分解（Local Mean Decomposition）的matlab程序，内附具体例子-Local Mean Decomposition (Local Mean Decomposition) matlab program, containing a specific example
lmd1
- 局部均值分解，matlab 程序， 实 现 对 数 据 的 分 解。(Local mean decomposition)
LMD
- 局部均值分解程序，可根据信号本身的信息进行自适应分解，用于信号数据或图形数据的分析处理。(The local mean decomposition program can be adaptively decomposed according to the information of the signal itself, which is used for the analysis and processing of signal data or graphic data.)
LMD
- 局部均值分解matlab代码，能够较好地将信号进行分解为一系列的PF分量(local mean decomposition)
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- 局部均值分解，Matlab文件,能有效分离信号。(Local mean decomposition)
Matlab runcode
- EMD（经验模态分解，全称Empirical Mode Decomposition，一般指EMD算法）是Hilbert-Huang变换（HHT）的核心算法。 经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ），且IMF须满足以下两个性质： (1
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- LMD分解，通过局部均值分解重构信号，实现对信号的降噪效果(LMD the decomposition reconstructed signal by local means, to achieve the effect of noise on the signal)