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Volterra_MultiStepPred_luzhenbo
- 基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 参考文献： 1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlineariti
EMD-Toolbox
- EMD的Toolbox及使用方法 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, 简称EMD）是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解, 无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。正是由于这样的特点, EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解, 因而在处理非平稳及非线性数据上, 具有非常明显的优势。所以, EMD方法一经提出就在不同的
qiyipu
- 可以对工程上测得的信号进行求奇异普熵，提取特征向量-Seeking singular Pu entropy, extracting a feature vector can be the signal measured in the engineering
xiaobo
- 可以求解信号的小波包特征向量，对工程信号的分析有一定帮助-Can solve wavelet packet feature vector signal engineering analysis of the signal
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusberg
Matlab算法大全
- 工程数值算法。方程根计算。特征根计算。微分方程数值计算。偏微分方程数值计算。(engineer numeric method.eqation roots computing.intrinsic roots computing. differential eqation computing.partia differential eqation computing.)
duqu-Matlab
- 心电信号特征提取ECG Qrs生物医学工程(feature extract biomedical)