【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】 EWT信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 EWT分解算法EWT分解算法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一系列具有不同频率特性的小波分量。该算法的基本思想是将信号分解为多个不同尺度的小波分量，并对每个小波分量进行频域分析。EWT分解算法具有以下优点：具有良好的频率局部特性，能够准确地提取信号的频率信息。能够适应各种类型的信号，具有较好的通用性。能够有效地处理高频信号，对于突变信号有较好的适应....
【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】 MODWT信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法
展示出图效果1 MODWT分解算法MODWT分解算法是一种基于小波变换的信号分解算法，与EWT分解算法类似，它也可以将信号分解为一系列具有不同频率特性的小波分量。但是，MODWT分解算法在小波分解的过程中采用了模块化分解的方法，即将信号分解为多个具有不同尺度的小波分量，并对每个小波分量进行频域分析。MODWT分解算法的优点如下：具有良好的频率局部特性，能够准确地提取信号的频率信息。能....
【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】 SSA奇异谱分析信号分解算法
1 基本定义SSA奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis）是一种处理非线性时间序列数据的方法，可以对时间序列进行分析和预测。它基于构造在时间序列上的特定矩阵的奇异值分解（SVD），可以从一个时间序列中分解出趋势、振荡分量和噪声。具体流程如下：根据原始时间序列构建轨迹矩阵X XX。对矩阵X进行奇异值分解：X = ∑ i = 1 r σ i U i V i T X=\sum....
【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】 TVFEMD信号分解算法
1 基本定义TVFEMD (Time-Variant Filtered Empirical Mode Decomposition) 是一种信号分解算法，它是基于 EMD (Empirical Mode Decomposition) 方法发展而来的。EMD是一种自适应的数据分析方法，可以有效地将复杂的信号分解为一系列固有模式函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）。然而，....
【MATLAB】 稳健的经验模式分解REMD信号分解算法
1 基本定义稳健的经验模式分解（Robust Empirical Mode Decomposition，简称REMD）是一种改进的经验模式分解方法，它能够应对一些EMD无法应对的问题，例如数据过于嘈杂，或者数据存在不规则的离群值等。REMD是通过采用自适应筛分停止标准(SSSC)来实现的。SSSC是一种软筛选停止标准，它通过从混合信号中提取出一组单分量信号（称为固有模式函数IMF），来自动停止E....
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