【MATLAB 】 辛几何模态分解信号分解+模糊熵（近似熵）算法
【MATLAB 】 辛几何模态分解信号分解+模糊熵（近似熵）算法 微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~ 有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~ 1 辛几何模态分解算法 辛几何模态分解算法（Singular Geometry Mode Decomposition，SGFD）...
【MATLAB 】 辛几何模态分解信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法
微信公众号由于改变了推送规则，为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中，记得将本公众号设为星标或置顶哦~ 有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~ 展示出图效果 1 辛几何模态分解算法...
EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测
1.【EI级】Matlab实现VMD-TCN-GRU多变量时间序列预测（光伏功率数据）； Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测； VMD对光伏功率分解，TCN-GRU模型对分量分别建模预测后相加 2.运行环境为Matlab2021a及以上； 3.数据集为excel（光伏功率数据），输入多个特征，输出单个变量，多变量光伏功率时...
【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，....
【MATLAB】 多元变分模态分解MVMD信号分解算法
1 基本定义多元变分模态分解（MVMD）是一种信号分解方法，可以自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离。MVMD算法的具体步骤如下：假设原始信号S被分解为K个分量μ，保证分解序列为具有中心频率的有限带宽的模态分量，同时各模态的估计带宽之和最小，构造变分问题。引入惩罚参数α、Lagrange乘法算子λ，将约束变分问题转变为非约束变分问题，得到增广Lagrange表达式。初始化参数μ1 、ω2....
【MATLAB】逐次变分模态分解SVMD信号分解算法
1 基本定义逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信号中的不同频率成分，并将其重构为原始信号。它的基本原理是通过变分模态分解的方式将信号分解为多个模态函数。在每个迭代步骤中，S....
【MATLAB】辛几何模态分解分解+FFT+HHT组合算法
1 基本定义辛几何模态分解（CEEMDAN）是一种处理非线性和非平稳信号的适应性信号分解方法。通过在信号中加入白噪声，并多次进行经验模态分解（EMD），从而获得原信号的多种本征模态函数（IMF）。这些IMF可以更好地捕捉到信号中的局部特征，特别是对于非线性、非平稳信号。快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换的算法。它可以在短时间内计算出信号在频域上的表达，从而....
时序预测 | MATLAB实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合麻雀算法优化核极限学习机时间序列预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍风电数据存在复杂的非线性特征,传统的预测模型精度不足以满足现行的预测要求.为此本文提出了基于变分模态分....
MATLAB实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合麻雀算法优化核极限学习机多输入单输出时间序列预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍⛄ 部分代码function [Convergence_curve,bestX]=SSA(N, dim,....
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