强大的时频分析工具ITD附原文-Intrinsic time-scale decomposition.pdf 据说克服了傅里叶、加窗傅里叶、小波、EMD等所有时频分析方法所存在的缺点。。。值得一看。。。

计算几何大师Bernard chazelle的论文

主页： ： 一个高效且灵活的C ++库，用于执行张量网络计算。 库的基础是智能张量或ITensor。 收缩ITensor并不比乘上标量更难：匹配的索引会自动找到彼此并收缩。 这使得将张量网络图转换为正确，有效的代码变得容易。 可以在文件中找到安装说明。 引文 如果您在工作中使用ITensors.jl，请暂时引用： @misc { fishman2020itensor , title = { The \mbox{ITensor} Software Library for Tensor Network Calculations } , author = { Matthew Fishman and Steven R. White and E. Miles Stoudenmire } , year = { 2020 } , eprint = { 2007

===== 这个函数只是 Matlab 内置 SVD 函数的一个很好的包装器，它仅在二维数据集中运行。 包装器只是重塑矩阵在应用 SVD 之前和之后，输入序列 X 可以是n 维并确保输出模式 U 也是 n 维的。 ===== %POD 有多个名称（POD、SVD、PCA、...），是一种数学工具% 突出显示随机变量系列的主要模式（即， %财务测量、流体流场、结构振动、神经元% 发射模式、视频帧，以及基本上任何可以想象的东西！） %POD 工具在数据分析中非常有用，可以识别最%通过简单地执行测量复杂系统的能量模式，当它正在运行。 （但如果你已经在这里，你已经知道这一切。） ％===========输入：============= %X - 要分析的时间序列或快照。 可以是n维矩阵%(n>=2)。 第一个维度是时间/快照，所有其他维度都是% 为输出保留。 %============输

文章目录1. 奇异值分解的定义与性质1.1 定义1.2 两种形式1.2.1 紧奇异值分解1.2.2 截断奇异值分解1.3 几何解释1.4 主要性质2. 奇异值分解与矩阵近似2.1 弗罗贝尼乌斯范数2.2 矩阵的最优近似2.3 矩阵的外积展开式3. 奇异值分解Python计算 一种矩阵因子分解方法 矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一 奇异值分解可以看作是矩阵数据压缩的一种方法，即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵，这种近似是在平方损失意义下的最优近似 1. 奇异值分解的定义与性质 1.1 定义 Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,…,σp)σ1≥σ2≥…≥σp≥0

文章目录1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD2. sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer3. 代码实践4. 参考文献 《统计学习方法》潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA） 笔记 1. sklearn.decomposition.TruncatedSVD sklearn.decomposition.TruncatedSVD 官网介绍 class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, algorithm='

求解微分方程的数值解法，adomain分解方法，adomain写的

内在时间尺度分解 (ITD) 是一种自适应和数据驱动的方法，如经验模式分解 (EMD)。 它可以将一个复杂的信号分解为几个适当的旋转分量 (PRC) 和一个残差。 参考： [1] Frei, MG, & Osorio, I.（2007 年 2 月）。 固有时间尺度分解：非平稳信号的时频能量分析和实时滤波。 伦敦皇家学会会刊 A：数学、物理和工程科学（第 463 卷，第 2078 期，第 321-342 页）。 皇家学会。

亥姆霍兹分解 使用windspharm软件包在速度场中执行亥姆霍兹分解

自适应傅里叶分解 (AFD) 是傅里叶分解的推广。 它将给定信号表示为仅具有非负分析相位导数的单组分的总和。 此外，采用匹配的跟踪策略，AFD通过适应给定信号固有分量的基础提供快速的能量分解。 因此，AFD已成功应用于信号压缩，分离，降噪和系统识别。 有两种实现方式。 一种是传统的 AFD。 传统 AFD 的计算遵循论文“自适应傅立叶分解算法”中的方程。 另一个是基于FFT的AFD。 优化目标函数计算。 由于其计算速度快，建议使用基于 FFT 的 AFD。 将所有函数添加到 MATLAB 搜索路径后，您可以运行“AFD_Example.m”来尝试 AFD。 此外，还有一个图形用户界面来显示 AFD 的分解过程