提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先，采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构，分离出原始序列中的高频部分和低频部分；然后对低频部分构建过程神经网络模型，对低频部分采用自回归模型；最后将两种模型的预测值叠加，得到原序列的预测值。

机器学习主成分分析与奇异值分解

信号与线性系统分析- 矩形脉冲信号的分解和合成 实验报告- 动图与matlab分析

我构建了这个包装器以方便在任意数据集中执行模态分析时的处理。 包装器接受一个 ND 输入矩阵 (Big_X)，它的第一个维度是时间，其他维度可以是应用程序需要的任何维度。 在进行这些计算时，包装器（希望如此）减少了进入障碍，因为从头开始构建自己的 DMD 函数非常耗时。 尽管在 Matlab Exchange 上确实有其他类似的功能，但我经常发现缺乏易于使用的输出有时会阻碍我的进步。 所以希望你也会发现这很有用！ 附上用法样本和脱落圆柱体的少量数据集以测试用法。 感谢佛罗里达州立大学的 Louis Cattafesta 教授激励我制作这个。 如果您有任何要求，请告诉我。

WBS模板学习任务分解 软考必考

为了实现肺部病症信号的匹配识别，采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和多层感知机（MLP）相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量，输入多层感知机（MLP）对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习。测试结果表明，该分类方法比极限学习机（ELM）与BP神经网络匹配精准率更高，达到91.67%。

[ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例1: 数据处理 ] [ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例2: 基于相似度的推荐 ] 隐语义模型推荐 基于矩阵分解（SVD）的推荐 # 先计算歌曲被当前用户播放量/用户播放总量 当做分值 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns

本文分别介绍了两种矩阵分解的方法— — — QR分解和SVD分解。并引入罗贝尼乌斯 (Frobenius) 范数 对以上两种矩阵分解方法分别进行降秩度量。最后用实例模拟了SVD分解和 F范数评估, 得出一些有益的结论。

测试点分解文档，从eetop中的一个帖子copy而来

基于UD分解的KF实现流程.pdf