代码说明： 说明： 提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy) 文件列表： hk, 0 , 2019-06-10 hk\func_1.m, 889 , 2019-06-10 hk\MFE.m, 1522 , 2019-06-10 hk\PSOVMD算法之仿真改.m, 1954 , 2019-06-10 hk\VMD.m, 4302 , 2019-06-10 hk\ww13.TXT, 9476311 , 2019-06-10

LDPC码中稀疏矩阵的LU分解算法，胡俊杨，黄荔杰，LDPC码是当前最接近香农限的信道编码算法，其纠错能力接近并有可能超越Turbo码。LDPC码的优越性能使其非常适合大量数据的广播系统应��

完全抗混叠的离散小波分解算法及其在故障特征提取中的应用，王林，汤宝平，针对改进后的单子带重构算法仍然存在频率混叠的问题，提出了一种插入纠正滤波器的完全抗混叠小波单子带重构算法。因为小波重构滤

为了提高图像分类准确率，提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展，低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度，由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性，所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据，把低秩表示引入到张量模型中，即引入到非负张量分解算法中，进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明，所提算法与其他相关算法相比，分类结果较好。

个人认为是一篇很有参考价值的文章，非负矩阵分解方向可以下载阅读。

通过奇异值分解，实现对海杂波的抑制，进而实现弱小目标的检测

黄土时间序列的季节性分解 Seasonal-Trend-Loess（STL）算法将时间序列分解为季节，趋势和残差成分。 该算法使用（ 为原始论文）来平滑循环子序列（例如，下例中所示的CO 2数据中的所有January值）。 从信号中去除季节性之后，对余数进行平滑处理（分多个步骤）以找到趋势。 重复此过程，并可能包括利用Loess的加权最小二乘法基础进行的鲁棒性迭代，以消除异常值的影响。 详细信息在进行了描述。 stl-decomp-4j是可从获得的原始Ratfor / Fortran的Java端口（为；也包含在examples/StlPerfTest/fortran_benchmark ），已扩展为支持局部二次插值。 stl-decomp-4j期望间隔均匀的数据且没有缺失值，类似于原始的Fortran版本（以及和版本，它们都在后台使用原始的Fortran版本）。 查看了解TODO等。

代码构建了两阶段鲁棒优化模型，并用文档中的相对简单的算例，进行benders分解算法的验证，此篇文献是benders分解算法的入门级

分析了线性无关向量组的Gram-Schmidt正交化过程以及矩阵的QR分解原理。在多核架构的微机中，设计实现了一种基于Gram-Schmidt正交法的矩阵QR多核并行分解算法。新算法易于计算机编程实现，数值实验也验证了算法具有良好的并行性。

LMD（局部均值算法），可以实现信号的局部均值分解，亲测可以运行！！！