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matlab EMD工具箱
1、下载后解压放在matlab的toolbox工作路径下package_emd文件夹。 2、打开matlab,选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱(package_emd)点进去- Save- Close。 3、此时选择work下package_emd文件夹作为工作路径,即是C:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\package_emd。 4、在Command Window里面输入mex -setup回车,问是否选择已有的编译器你选y回车,再问选择哪个编译器,你可以选择C++的那个选择相应的编号(如 2)回车,然后让你核对是否选择对了编译器等等,你输入y回车。就安装成功了。
2022-03-08 22:39:35
55KB
matlab
emd
经验模态分解
工具箱
1
基于
分解
的多目标进化算法(MOEA / D):用于进化多目标优化的MOEA / D的结构化MATLAB实现-matlab开发
有关更多信息,请参阅以下链接: http://yarpiz.com/95/ypea124-moead
2022-03-08 17:42:02
7KB
matlab
1
一种快速稳定的奇异值
分解
算法
一种快速稳定的奇异值
分解
算法
2022-03-08 12:05:27
536KB
研究论文
1
基于三点电流测量的输电线路行波故障定位新方法
鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步,针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足,本文提出了基于导线电流三测量点局域均值
分解
(LMD)的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值
分解
,然后根据
分解
得到的第一个PF 分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次,根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段,并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后,通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。仿真结果表明,本文定位方法同基于小波变换或希尔伯特-黄变换的定位方法相比具有较高的定位精度。
2022-03-07 20:51:59
1.54MB
故障定位
行波
局域均值分解
输电线路
1
emd_EMD
分解
_源码
进行emd
分解
,一个非常好的程序,直接调用即可
2022-03-07 20:23:09
6KB
EMD分解
论文研究-基于经验模式
分解
的自适应去噪算法.pdf
基于加性高斯白噪声在经验模式
分解
算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。
2022-03-07 17:04:20
1.11MB
论文研究
1
lumy2.m:PA=LU
分解
(版本 2 与置换已知项)-matlab开发
此函数使用“部分枢轴”计算方阵的 PA=LU
分解
。 标准调用是: [LUP b2]=lumy2(A,b); 其中A和b分别代表系统矩阵和已知项。 输出是:下和上三角矩阵 (LU) 和 P 是置换矩阵; 最后 b 表示置换的已知项。
2022-03-06 18:39:53
2KB
matlab
1
MATLAB--EMD经验模态
分解
工具箱
该工具箱为MATLAB的EMD经验模态
分解
的工具箱,使用简单,可以基于此求希尔伯特黄变换和边际谱,详细帮助可以参考word文档。
2022-03-05 14:29:59
26KB
matlab
EMD
经验模态分解
1
分解
质因数法求最大公约数
分解
质因数法求最大公约数 输入两个正整数 以空格隔开 即可求得
2022-03-03 17:53:58
738B
质因数
最大公约数
1
vqf:变分量子
分解
算法的实现-源码
变异量子因式
分解
介绍 该存储库包含Eric R. Anschuetz,Jonathan P. Olson,AlánAspuru-Guzik,Yudong Cao的文章“可变量子因式”中提出的算法的实现。 它在上。 代码中的符号直接指的是本文中的符号。 我讲了这个项目,这可能是一个很好的介绍。 您可以找到它并且幻灯片在presentation.pdf文件的此存储库中。 由于QAOA是算法的重要组成部分,因此,如果您不熟悉它,您可能会发现很有帮助。 要求 该项目严重依赖pyquil和grove库。 不幸的是,在我开发该项目时,发行版中存在一些对该项目至关重要的错误。 因此,我从源代码安装了它们: pyquil,提交sha: f22a851d5803e0a6aa73b236c25d28a5fcdb0116 格罗夫,commit-sha: dc6bf6ec63e8c435fe52b1e
2022-03-03 12:44:49
13.13MB
quantum-computing
optimization-algorithms
factoring-integers
qaoa
1
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