【MATLAB 】 EMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 EMD信号分解算法EMD 分解又叫经验模态分解，英文全称为 Empirical Mode Decomposition。EMD 是一种信号分解方法，它将一个信号分解成有限个本质模态函数 (EMD) 的和，每个 EMD 都是具有局部特征的振动模式。EMD 分解的主要步骤如下：将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的....
【MATLAB 】 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 EEMD信号分解算法EEMD 分解又叫集合经验模态分解，英文全称为 Ensemble Empirical Mode DecompositionEEMD是对EMD的改进，可以克服EMD的一些缺点。EEMD的主要思想是通过对原始数据集进行多次噪声扰动，获得多个EMD分解的集合，然后将这些EMD集合求平均，得到最终的EEMD分解结果。EEMD的主要步骤如下：对原始信号进行若干次随机噪声....
【MATLAB】 小波分解信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 小波分解算法小波分解算法是一种数学方法，用于将信号分解为不同频率的小波成分。这种算法基于小波函数，可以用于信号处理、图像压缩和数据压缩等领域。小波分解算法的基本思想是将一个信号分解成多个小波子带，每个小波子带代表了一个不同频率的小波成分。这些小波子带可以分别进行处理，例如滤波、降采样等操作，然后再进行重构，得到原始信号。小波分解算法的优点是可以提供更好的时频分辨率，对于瞬态信号和....
【MATLAB】 RLMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 RLMD分解算法RLMD（Robust Local Mode Decomposition）是一种鲁棒的局部模态分解方法。它是通过在局部区间内对信号进行多项式拟合，提取局部特征，进而分解信号为多个局部模态函数的和。RLMD的主要步骤如下：将原始信号分段，对每个局部区间内的信号进行多项式拟合，得到该局部区间的局部趋势。将原始信号减去该局部区间的局部趋势，得到该局部区间内的....
【MATLAB】mlptdenoise信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 mlptdenoise分解算法MLPT denoise（Maximum Likelihood Parameter-Tuned Denoise）是一种基于小波变换的信号分解算法，它可以将信号分解为多个具有不同频率特性的小波分量，并对每个小波分量进行频域分析。MLPT denoise算法的优点如下：能够准确地提取信号的频率信息，具有良好的频率局部特性。能够适应各种类型的信....
【MATLAB】 辛几何模态分解信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 辛几何模态分解算法辛几何模态分解算法（Singular Geometry Mode Decomposition，SGFD）是一种新的多目标模态分解方法。该方法可以将复杂图形分解为连续的几何模态，并将图形划分成若干个连续的几何模态组合形成的区域。SGFD的原理是将复杂图形分解为一系列的连续几何模态，这种方法基于信息学中的拉普拉斯法则。通过将图形划分成多个连续的几何模态，....
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