Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

实现变分模态分解，采用包络熵作为各模态分量的能量计算值

tv模型原理与c++实现全变分

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声，针对几种常用方法去噪效果不理想，提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态，保留其低频模态，并对其进行自适应中值滤波处理，从而得到其去噪后的图像。实验结果表明，与其他几种常用的去噪方法相比，该方法在滤除噪声的同时，能较好地保留图像的边缘细节，图像也获得了较好的视觉效果，此外客观评价参数也得到明显的改善，随着噪声强度加大去噪效果愈明显。

1. Matlab实现VMD变分模态分解（完整源码和数据) 2. 单列数据输入，多模态输出，数据分解算法 3. 案例数据为测试数据，无实际含义 4. 下载整个文件夹后直接运行main即可 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 6. 频谱图与其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DT1hWRkpoVVJ3TGZv?tab=BB08J2

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

有限元素法中的变分原理基础

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

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TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：