MATLAB：MATLAB教程和MATLAB代码

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

这个存储库包含我编写的函数，用于重用与计算机视觉相关的一些基本任务，或者可以在一般情况下使用。