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搜索资源 - Empirical Mode Decomposition
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经验模态分解程序集，一类可以有效进行信号分段以及分析和处理的源代码。-Empirical mode decomposition procedure
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总体经验模态分解（EEMD）的程序，适合初学者学习。-Overall empirical mode decomposition (EEMD) procedures, suitable for beginners to learn.
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本程序是用经验模态分解(EMD)算法检测VF信号的，该算法的灵敏度和特异性都达到了90 以上。-This procedure is used empirical mode decomposition (EMD) algorithm to detect VF signals, the sensitivity and specificity of the algorithm has reached more than 90 .
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二维经验模态分解，采用形态学求极值点，径向基神经网络拟合，速度较快。-Two-dimensional empirical mode decomposition, using morphology for extreme points, radial basis function neural network fitting, faster.
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改进的总体经验模态分解,效果不错,欢迎讨论-Improved overall empirical mode decomposition, the effect is good, welcome to discuss
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通过相关系统法滤除集成经验模态分解（EEMD）中的虚假分量-Filtered through the relevant system integration method empirical mode decomposition (EEMD) the false component
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用matlab写的经验模式分解程序。可作希尔伯特-黄变换，画时频图。-Empirical mode decomposition process Written by matlab .It Can be used for Hilbert- Huang Transform and time-frequency analysis.
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经验模式分解改进代码，基于经验模式分解的一种改进 经验模式分解 matlab-Empirical Mode Decomposition improve code
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热图像增强使用二维经验模式分解结合相关向量机的旋转机械故障诊断
-Thermal image enhancement using bi-dimensional empirical mode decomposition in combination with relevance vector machine for rotating machinery fault diagnosis
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Image analysis by bidimensional empirical mode decomposition BEMD原理说明 最重要的论文-Image analysis by bidimensional empirical mode decomposition
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Empirical Mode Decomposition
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用于故障诊断、数据分析等领域的经验模态分解方法-For fault diagnosis, data analysis and other fields of empirical mode decomposition method
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基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点, 提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法. 利用经验模态分解对混沌信号进行分解, 根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量, 通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理-Based on empirical mode decomposition and independent component analysis denoising characteristics, we propose
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本文针对基于经验模态分解ＥＭＤ的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉导致有用信号与噪声一起被滤除的问题结合小波在时间尺度两域表征信号局部特征的特性提出了一种基于能量估计实现ＥＭＤ分解层数确定-In this paper, based on empirical mode decomposition EMD temporal filter mode functions inherent component of cross-frequency aliasing and noise toge
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针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点, 提出采用柴油机振动信号的本征模函数( IMF) 分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解, 并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量, 再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号-For instantaneous nonlinear characteristics of vibration signals of diesel engine, the diesel engine vibration signal of the intrins
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针对非线性非平稳信号的去噪问题，提出一种基于主成分分析（ＰＣＡ）的经验模态分解（ＥＭＤ）消噪方法．该方法根据ＥＭＤ的分解特性，利用ＰＣＡ对噪声信号经ＥＭＤ分解后的内蕴模态函数（ＩＭＦ）进行去噪处理-For nonlinear and non-stationary signal de-noising is proposed based on principal component analysis (PCA) of the empirical mode decomposition (EMD) de
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利用matlab离线处理数据实现经验模式分解（EMD）算法-Offline data processing using matlab to achieve empirical mode decomposition (EMD) algorithm
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bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) and
dual-channel PCNN is proposed in this paper.
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利用emd算法解决经验模式分解的一些存在的端点效应问题。 有效的解决了问题。-Using emd algorithm to solve some of the empirical mode decomposition end effects exist. Effective solution to the problem.
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针对EMD经验模态分解不能找到instfreq的问题-For empirical mode decomposition EMD can not find instfreq problems
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