关于网站设计的会议,自己电脑做服务器网站吗,网站建设如何为企业电商化转型赋能,国家品牌网时序分解 | MATLAB实现基于SGMD辛几何模态分解的信号分解分量可视化 目录 时序分解 | MATLAB实现基于SGMD辛几何模态分解的信号分解分量可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 SGMD分解算法#xff08;辛几何模态分解#xff09;#xff0c;分解结果可视…时序分解 | MATLAB实现基于SGMD辛几何模态分解的信号分解分量可视化 目录 时序分解 | MATLAB实现基于SGMD辛几何模态分解的信号分解分量可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 SGMD分解算法辛几何模态分解分解结果可视化MATLAB程序包含包络线包络谱中心频率峭度值能量熵模糊熵样本熵近似熵包络熵频谱等指标。 将时间序列分解为一组独立的模态分量。模态混叠情况大幅度降低利用辛几何相似度变换来求解哈密顿矩阵的特征值并利用其相应的特征向量来重构单分量信号。同时SGMD可以在没有任何用户定义参数的情况下有效地重构现有的模式去除噪声。该方法的本质是将信号分解转换为辛几何变换。SGMD可以对信号进行完全分解解决了EEMD方法和小波变换中的经验选择参数的问题。从Excel表格中读取直接替换数据就可以使用不需要对程序大幅度改动。程序内有详细注释便于理解程序运行。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现基于SGMD辛几何模态分解的信号分解分量可视化。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行cosD pdist(meas,cosine);
clustTreeCos linkage(cosD,average);
cophenet(clustTreeCos,cosD)ans 0.9360
[h,nodes] dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca gca;
h_gca.TickDir out;
h_gca.TickLength [.002 0];
h_gca.XTickLabel [];
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原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826figure
hidx cluster(clustTreeCos,criterion,distance,cutoff,.006);
for i 1:5clust find(hidxi);plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});hold on
end
hold off
xlabel(Sepal Length);
ylabel(Sepal Width);
zlabel(Petal Length);
view(-137,10);
grid on————————————————
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