希尔伯特谱分析matlab代码很棒的量子机器学习 精选的真棒量子机器学习算法，研究材料，库和软件的列表（按语言）。 目录 介绍 为什么要进行量子机器学习？ 机器学习（ML）只是近来的一个名词，但其工作始于18世纪。 什么是机器学习？ 简单来说，答案是使计算机或应用程序学习自己。 因此，它与计算机科学和IT等计算领域完全相关吗？ ，答案不正确。 机器学习是一个通用的平台，融合了从农业到机械的生活各个方面。 计算是轻松有效地使用ML的关键组件。 更明确地说，谁是ML的母亲？毫无疑问，数学是ML的母亲。 世界上巨大的发明复数诞生了这个领域。 将数学应用于现实生活中的问题总是可以解决的。 从神经网络到复杂的DNA，都在某些特定的数学公式和定理下运行。 随着计算技术的发展，越来越快的数学进入这一领域，并通过计算向现实世界提出了解决方案。 在计算技术的时间轴上，一旦有一定的成就达到了人们的兴趣，人们就有兴趣使用诸如复数，本征等高级数学思想，并且它在ML领域（如人工神经网络，DNA计算等）的启动。 现在的主要问题是，为什么现在这个领域正在蓬勃发展？ 从业务角度来看，在ML的启动时间之前8-10年，最

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本文是基于随机幅度的改进希尔伯特频谱表示方法（IHSRM）的扩展，该方法是作者先前为模拟具有自然地震记录的非平稳特征的空间相关地震地震动（SCEGMs）而开发的。 实际上，根据基本类型（随机相位方法和随机幅度方法）和矩阵分解方法（Cholesky分解，根分解和本征分解），IHSRM具有各种类型。 为了评估该方法的不同类型对统计误差（即偏差误差和随机误差）的影响，对该方法进行了误差评估。 首先，推导了基于随机相位的IHSRM，并通过理论推导证明了其可靠性。 分别给出了基于随机相位和基于随机幅度的IHSRM的统一公式。 然后，推导了模拟地震运动统计误差的封闭形式解。 通过将封闭式解与估计值进行比较，证明了所提出的封闭式解的有效性。 最后，比较了不同类型的IHSRM的协方差（方差和交叉协方差）的随机误差，结果表明：（1）提出的IHSRM不是遍历的； （2）基于随机幅度的IHSRM比基于随机相位的IHSRM具有更高的协方差随机误差； （3）基于随机相位的IHSRM的协方差随机误差的值取决于矩阵分解方法，而基于随机振幅的协方差的随机误差则不取决于矩阵分解方法。

希尔伯特谱分析matlab代码Hilbert–Huang转换MATLAB程序包的Python包装器 HHTpywrapper瞬时跟踪由非平稳和非线性过程（例如，天文物体的准周期振荡）生成的信号的频率和幅度变化。 它使用Python作为调用的接口。 HHT是一种时频分析方法，可以将信号自适应地分解为不同时间尺度上的基本分量（即，经验模态分解），然后希尔伯特将这些分量转换为随时间变化的瞬时相位，频率和幅度（即希尔伯特频谱）分析）。 HHT已成功地用于分析来自活跃银河核RE J1034 + 396（）和两个黑洞X射线双星XTE J1550-564（）和GX 339-4的X射线准周期振荡（Su等。 2017）。 HHTpywrapper提供了在Su和Su等人中重现HHT分析结果的示例。 （2017）。 该项目源自。 要求 Linux或Windows操作系统（HHT MATLAB软件包中的快速EEMD代码尚不支持Mac） Python 3.x以上 的MATLAB 脾气暴躁的 西皮 熵 Matplotlib （一个简单的Python => MATLAB（R）接口和一个用于ipython的matla

输入是国际货币基金组织的振幅和国际货币基金组织的瞬时频率。 输出是边际希尔伯特谱 (mhs) 幅度矢量和与幅度矢量对应的频率矢量。 为了获得更可解释的图，瞬时频率向量可以是非常接近的频率的量化分组值。 为此，需要频率分辨率和采样率。

EMD程序，希尔伯特变换，傅里叶分析都在里面，根据用户需求改变输入可用，在测试m文件里面就是用户需要的输入了，可以改变里面x的值，也就是信号输入量，通过各个函数的调用，原始信号的经验模态分解，本征模态函数进行频谱分析与希尔伯特谱的获取。

封装好的希尔伯特谱、边际谱、包络谱、瞬时频率/幅值/相位程序， p文件，可以直接调用，可以直接运行，其中调用了hhtSpec、marginalSpec、envSpec、InsFPA、pEMDandFFT

pl.m – Hilbert spectrum presentation of decomposed components