总的来说,辛几何模态分解+FFT+HHT组合算法是一种非常通用的分析方法,可以应用于许多领域,为相关领域的发展和进步提供了强有力的支持。 此外,这种组合方法还可以用于医学图像处理和分析。例如,在医学图像中,可以使用CEEMDAN将图像分解成多个区域,使用FFT计算每个区域的频谱,使用HHT分析每个区域的时频特征,从而更好地理...
P21: “因此,对于 d 个初始单分量,首先计算该 d 个初始单分量的周期;接着选择第一个初始单分量 Y1 ,并让其与其余 d - 1 个初始单分量的周期进行比较,在误差允许范围内(本文 设置为 0.95)进行初始单分量重组,即可以获得第一个辛几何分量( SGC1)。”[3] 根据潘老师在论文[3]中所说的“周期相似性”...
辛几何模态分解的原理是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。在数学上,这是一种多目标模态分解方法,它可以将场景中图形的复杂度分解为一系列的连续几何模态。该方法基于信息学中的拉普拉斯法则,将图形划分成多个连续的几何模态,通过各个几何模态的组合充分表达图形的复杂度...
辛流形是一种特殊的流形,具有辛结构,即可以通过辛形式来描述其几何特征。辛几何模态分解的目的是将辛流形的几何特征分解为不同模态的组合,以便更好地理解和处理复杂的几何结构。 二、辛几何模态分解的应用领域 辛几何模态分解在许多领域都有重要的应用,包括物理学、工程学和计算机科学等。下面将介绍几个常见的应用...
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...
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...
SGMD(Spectral-Grouping-based Mode Decomposition,基于频域分组的模态分解)是一种新型的自适应信号分解方法,可以处理非线性和不平稳信号,并且能够捕获信号的局部特征。该方法通过考虑信号在频域分布的规律性,将信号分解成多个子带,再在每个子带内进行信号分解,从而实现了局部分解和全局一致性的平衡。
据辛几何模态分解SGMD,这是一个非常有趣和有挑战性的领域。辛几何模态分解SGMD是一种新兴的数学方法,它可以用来分解复杂的数据集,并揭示隐藏在数据中的模态结构。辛几何模态分解SGMD的研究已经在多个领域取得了显著的成果,包括图像处理、信号处理和模式识别等。
辛几何模态分解是基于希尔伯特-施密特过程,将高维数据集表示为若干个辛几何模态的线性组合。在本文中,我们将详细介绍辛几何模态分解的原理以及如何使用Matlab实现模态分解。 第一部分:辛几何基础 1.辛几何简介: 辛几何是一种描述物理系统动力学的几何框架。在辛几何中,我们使用辛结构来描述系统的相空间,相空间是系统中...
SGMD分解算法(辛几何模态分解),分解结果可视化,MATLAB程序,包含包络线,包络谱,中心频率,峭度值,能量熵,模糊熵,样本熵,近似熵,包络熵,频谱等指标。 将时间序列分解为一组独立的模态分量。模态混叠情况大幅度降低,利用辛几何相似度变换来求解哈密顿矩阵的特征值,并利用其相应的特征向量来重构单分量信号。同时,SGMD可以...