分解信号重构Matlab代码降噪银河光谱 光谱数据去噪代码 目录 介绍 该存储库包含专为光谱数据的去噪设计的MATLAB代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示（SR）学习框架，从其对应的噪声获取版本中合成了去噪频谱轮廓。 根据SR框架，可以将各种光谱图表示为从学习过的完整字典中得出的元素的稀疏线性组合。 依存关系 数据集 数据集包含模拟的宇宙学数据，这些数据是根据即将到来的欧几里得卫星星系调查建模的。 具体来说，该数据集包含13709个星系的全光谱能量分布（SED）示例，每个示例都在3750个波长为1.1-2.0微米的波长上对光谱轮廓进行编码。 我们利用7000个示例来训练耦合字典，并在其余示例上评估所提出方法的性能。 噪音条件 高SNR ：在Euclid的通量极限处，Ha线的峰值为3.5 sigma。 中等SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量为3.5 sigma。 这是官方调查规范。 低SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量处于噪声水平（sigma = 1）。 在此示例中，我们以中等SNR噪声条件进行实验。 辞典 关于字典训练阶段，我们基于ADMM稀疏耦合字

对ecg信号进行去噪，用到高通滤波器、低通滤波器、eemd分解，包含详细注释。并包括一个eemd分解函数。

eemd分解得到各阶imf分量对信号重构

svd分解matlab代码

GMSK线性接收机，相干解调，线性接收机（基于Laurent分解）

提出一种可处理输入变量相关性的随机潮流方法。该方法基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟，使用奇异值分解处理对称非正定的相关系数矩阵。对IEEE 30节点系统和某实际大区域电网的仿真证明了所提方法的有效性和普适性。仿真结果表明：与传统基于Cholesky分解的排序方法相比，奇异值分解可在不增加计算代价的同时灵活处理非正定的相关系数矩阵；而相比于普通基于拉丁超立方的方法，所提方法收敛更快，相同样本规模下的计算精度更高，特别是输出变量标准差的精度。

IEEE14节点PQ分解法求解系统潮流matlab仿真，程序结构简单，仿真结果几乎与原测试数据相同。

波拉德分解算法 Pollard 分解算法的基本 python3 实现。 样品运行 python3 pollard.py 200391 100000 | vim -

建立了梯级水电站短期优化调度的数学模型，在此基础上探讨了逐次逼近(DPSA)和大系统分解协调2种降“维”算法的主要思想和实现方法，并对其进行了较深入的对比分析，认为2种算法的核心思想是相同的，都将收敛于满意优化解。决策者可根据计算精度和时间等的需要从不同优化方法中选择，以寻求满意解。最后给出了2种优化算法在工程中的算例，其结果可供实际应用参考。

用于流场大涡模拟结果的本征正交分解，提取拟序结构，