好几个关于随机振动，结构动力学方面求解的算法，包括PSD法，PEM法，模态空间法，虚拟激励法等算法的基础程序

该算法适用于各种非线性，非平稳的信号，对于数据的分析较透彻。

采用MATLAB语言生成的oam信号，可用于波动光学研究

采用集合经验模态分解方法对心电信号进行去噪

包含VMD、EMD、EEMD工具箱，可用于变分模态分解、EMD以及EEMD谐波检测对对比分析

LMD分解程序 能有效解决EMD的模态混叠现象，LMD结合样本熵，里面有个例子

适用于Matlab2020b及以上版本，因为用到matlab自带经验模态分解（EMD）程序，附有例子以及绘图函数

子对话框传递数据到主对话框，单击父对话框弹出子对话框，子对话框传递数据给父对话框

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

分享看过的跨模态行人重识别方向的最新论文 感兴趣的可以看看呦