2007, 19 (6) :894-899.Hu Jinsong, Yang Shixi.Application of EMD Method with Data Extension Technique Based on RBF Neural Network to Time-Frequency Analysis[J].Journal of Mechanical Strength, 2007, 19 (6) :894-899.
51CTO博客已为您找到关于EMD及其改进算法 博客的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及EMD及其改进算法 博客问答内容。更多EMD及其改进算法 博客相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
EMD算法改进 最近在写毕业论文,由于EM算法在我的研究方向中经常用到,所以把相关的资料又拿出来看了一下,有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。 EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步:E步求期望,M步求极大。但是期望是求谁的期望,极大是求谁的极大呢?这里面其实有两种解读角度。
经验模态分解(EMD)及其改进方法,包括集合经验模态分解(EEMD)和自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN),引入价格指数预测建模研究中。利用EMD及其改进方法对股价时间序列自适应分解与重组的功能,获取波动特征相对简单的IMF或重组子序列,构建预测模型以充分提取子序列的波动模式创造了有利条件,可显著降低对指数序列高精度预...
本文提出了一种新型的端到端股票预测方法,该方法考虑了股票市场信息和个股信息,并通过改进的经验模态分解(EMD)算法减少了股票数据中的短期噪声。 1. 引言 研究背景:股票趋势预测是金融量化领域的一个重要研究热点。由于股票价格具有非线性、高波动性和噪声性,准确预测股票趋势是一项具有挑战性的任务。
将信号输入进行经验模态分解(EMD)及其改进分解方法eemd分解、ceemd分解等分解方法,然后将信号复原,比较每种方法等误差。还有克服端点效应的方法,对信号进行极值延拓,然后进行eemd,Matlab代码ID:9728636012396631
针对电机轴承故障模式识别和分类问题,提出了采用EMD(Empirical Mode Decomposition)作为振动信号特征提取的方法,并利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法来优化BP神经网络,得到性能优异的分类器,以实现电机轴承的故障模式分类。首先利用EMD...
摘要:针对现有的单一特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种以相关系数改进的经验模态分解(EMD)的特征提取算法。对已有的BCI竞赛数据中C3、C4两个通道脑电数据进行预处理,之后通过EMD对脑电信号进行分解,得到IMF分量。通过计算原始信号与各阶IMF分量之间的相关系数,选择具有较大相关系数的IMF作为特征...
【语音去噪】基于matlab GUI谱减法+小波变换+改进的EMD算法语音去噪【含Matlab源码 3551期】 985博士,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 科研合作; 知识 校园学习 ...