ort,nbits] = emd(varargin) [x,t,sd,sd2,tol,MODE_COMPLEX,ndirs,display_sifting,sdt,sd2t,r,imf,k,nbit,NbIt,MAXITERATIONS,FIXE,FIXE_H,MAXMODES,INTERP,mask] = init(varargin{:}); if display_sifting fig_h = figure; en
这次作业中我的架构非常混乱,将所有的HashMap及方法都放在了MyUmlInteraction类中,导致代码冗长且可扩展性非常差,不仅强测翻车时难以修改(论修改499行的类是一种怎样的体验……),而且下一次作业也对第一次实现的内容进行了彻头彻尾的重构,增加了不必要的工作量。在这次作业中我得到的教训是:架构必须摆在实现之前,...
首先回答第(1)个问题,其实所谓的“重构”简单理解就是“加和”。比如如果想让第1、3、5个IMF分量重构,就将对应的分量相加即可。 具体到代码实现中,如果是用的本专栏中“类EMD”分解的系列代码,笔者在分解算法中都做了统一:分解得到的IMF分量都是沿着行向量排布的,即IMF的维度为(m,n),其中m代表的是IMF分量...
主要用于emd 分解,简单EMD,适合初级者练习使用。已经加了一些解释,希望能更易懂。 function imf = emd(x) % Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transform) % imf = emd(x) % Func : findpeaks点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
emd分解重构代码51cto EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法,EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现,还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数,今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问...
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