论文研究基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法 .pdf

经验模态分解程序，没有采用其他函数，完全按照经验模态分解的流程进行

这是经验模态分解EMD的程序，可以用来进行时频分析等

混合经验模态分解的完全标准程序，简单易懂，上手快

经验模态分解源程序，▪EMD方法的分解过程经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破

这是一个改进的EMD时间序列分解程序，该程序克服传统的经验模态分解缺点！能够很好的光滑信号，将信号从高频向低频逐层分解！希望对大家有用！

总体经验模态分解，相比于经验模态分解EMD有更高的速度，更快的效果

由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(

基于小波变换的振动信号去噪方法研究 论文 详细讲解 总结 内容丰富

基于低秩矩阵的含噪图像分解,杨帅锋,赵瑞珍,为了研究图像的低秩部分与稀疏部分对图像超分辨率重建的影响,文章提出了将图像进行低秩分解的算法,具体分析图像的低秩部分和稀

语音增强技术是音频信号处理中的重要部分,频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况,采