POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现滚动轴承故障诊断。主要采用变分模态分解（VMD）对振动信号进行处理，将其分解为多个本征模态函数（IMF），并通过计算各IMF的峭度来识别潜在的故障特征。文中不仅解释了VMD的基本原理及其相对于传统方法的优势，还给出了具体的MATLAB代码实现，包括参数设置、信号分解以及峭度计算的具体步骤。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些从事设备维护、故障检测工作的专业人员。 使用场景及目标：适用于需要对机械设备特别是旋转机械如电机、风机等进行状态监测和故障预测的情景。目的是为了能够及时发现早期故障迹象，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命。 其他说明：虽然本文重点在于理论讲解和代码实现，但强调了实际应用中还需结合更多高级的数据分析技术和机器学习模型以提升诊断效果。

"基于Matlab的心电信号ECG去噪系统：低通滤波与小波分解结合的时频域波形显示与基线漂移、肌电干扰、工频干扰的消除操作界面与视频指南","基于Matlab的心电信号ECG去噪系统：低通滤波与小波分解的联合应用，实时显示时域频域波形，有效去除基线漂移、肌电干扰及工频干扰，并附带操作界面与使用教程视频",心电信号ECG去噪，Matlab使用低通滤波和小波分解结合。 显示时域和频域波形 能去基线漂移、去肌电干扰、去工频干扰 带操作界面 有使用操作视频 ,心电信号去噪;Matlab低通滤波;小波分解;时域频域波形;基线漂移去除;肌电干扰去除;工频干扰去除;操作界面;使用操作视频,"ECG信号去噪：Matlab低通滤波与小波分解结合，展示时频域波形"

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文介绍了使用COMSOL软件进行电磁场透射率仿真的方法和技术。首先概述了COMSOL作为强大仿真工具的特点及其广泛应用领域。然后详细解释了多极分解和分方向多级展开这两种关键技术的概念及其在电磁场分析中的重要性。接着通过一个具体的案例——透射率光学BIC仿真，展示了如何利用这些技术提高仿真的精度和效率。最后给出了简化的代码示例，指导读者如何配置相关参数，并附上了仿真结果的截图，便于理解最终效果。 适合人群：对电磁场仿真感兴趣的科研工作者、工程师以及高校学生。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟电磁波传播特性的研究项目，如光学器件设计、通信系统优化等领域。目的是让使用者掌握COMSOL中多极分解和分方向多级展开的具体应用技巧，提升仿真能力。 其他说明：文中提供的代码仅为示例，在实际使用时需根据具体情况调整参数设置。同时，对于仿真结果的深入解析有助于推动相关领域的理论发展和技术进步。

在电力系统分析中，负荷建模是一项至关重要的任务，它涉及到电力系统运行的可靠性、经济性和稳定性。本文将深入探讨标题“行业分类-设备装置-一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法”所涉及的核心知识点，以及在描述中提及的方法。我们将主要关注负荷曲线分解和农村负荷建模这两个关键概念。 负荷曲线分解（Load Curve Decomposition）是一种统计分析技术，用于将总负荷曲线拆分为多个具有特定特性的子负荷曲线。这种方法有助于识别不同类型的用电行为和设备，以便更好地理解电力需求的结构。在农村地区，负荷特征可能与城市或工业区有所不同，因此这种分解技术特别适用于农村负荷建模，以揭示农业、居民、商业等不同领域的用电模式。 农村负荷类型负荷建模，顾名思义，是专门针对农村地区的电力消费进行建模。农村负荷的特点通常包括季节性强、昼夜波动明显、农业灌溉、居民生活、小规模工业等多种复杂因素。建模过程中，需要考虑这些特点，以确保模型的准确性和实用性。 在建模方法上，基于负荷曲线分解的方法通常包括以下步骤： 1. 数据收集：需要收集一段时间内的小时级或分钟级负荷数据，这通常通过智能电表或其他监测设备实现。 2. 负荷曲线构建：将收集到的数据整理成时间序列的负荷曲线，以便分析。 3. 负荷曲线分解：采用数学方法（如主成分分析PCA、聚类分析、非负矩阵分解NMF等）对负荷曲线进行分解，识别出不同的负荷特征。 4. 类型识别：通过分析分解后的负荷曲线，确定对应的具体负荷类型，如农业灌溉、家庭照明、制冷等。 5. 模型建立：基于分解结果，选择合适的负荷模型，如线性回归模型、时间序列模型或者基于人工神经网络的模型，来模拟每种负荷类型的特征。 6. 模型验证与优化：使用历史数据对模型进行验证，并根据性能指标调整参数，以提高模型预测的准确性。 7. 应用：将建立好的模型应用于电力系统的规划、调度和运营决策中，为农村电网的运行提供科学依据。 在《一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法》这篇论文中，作者可能详细阐述了实施这些步骤的具体方法和案例，以及在农村环境下应用该方法的挑战和优势。通过这样的建模方法，可以更精确地预测农村地区的电力需求，从而助力电力公司合理安排发电和输电，优化资源配置，提高服务质量和经济效益。

关于稀疏张量中，利用parafac_als实现parafac分解的代码。是张量分解中的核心算法，配合主函数必不可少的子函数。但是在matlab算法工具包中没有，需要自己编写。

内容概要：本文介绍了一种新的优化算法——冠豪猪优化算法（CPO），并将其应用于变分模态分解（VMD）中，以优化VMD的参数。CPO算法通过模拟冠豪猪的觅食行为，在多维度、非线性和复杂问题的求解中表现出色。文中详细介绍了CPO-VMD的优化流程，包括初始化参数、选择适应度函数、运行CPO算法、执行VMD分解以及评估和选择最佳参数。实验部分展示了使用单列信号数据（如故障信号、风电等时间序列数据）进行的测试，验证了CPO-VMD方法的有效性。 适合人群：从事信号处理、故障诊断、风电等领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和VMD分解感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号进行有效分解和处理的场合，如故障检测、风力发电监控等。目标是通过优化VMD参数，提升信号处理的精度和效率。 其他说明：程序已在Matlab上调试完成，可以直接运行，仅需替换Excel数据。支持四种适应度函数（最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵），用于确定最佳的k和α参数。

张量空间 由若干个向量空间中的基底的外积张成的空间 阶（order/ways/modes/rank） 张成所属张量空间的向量空间的个数