基于经验模态分解的变形信号自适应降噪研究

EMD(经验模态分解)去噪相关文献，电子书，很有用处

全面的EEMD程序，用作信号分解，故障诊断邻域得到广泛应用

快速二维经验模态分解算法

EMD经验模态分解MATLAB程序包,将压缩包中的文件夹添加在MATLAB的子路径之下,然后在MATLAB面板上方点击Set path→添加子路径,在编程时调用emd()即可使用

经验模态分解的MATLAB程序包,含emd程序,可视化分解结果显示。

基于图像分解的自适应耦合图像恢复方法，刘润，付树军，保持特征的图像恢复是图像处理和计算机视觉中的重要内容。该文提出了一种可以增强图像主要特征和保持图像纹理及细节并去除噪声的

图像压缩技术旨在减少冗余信息，以便以有效的方式进行数据存储和传输。在这项工作中，我们提出并分析了基于奇异值分解的有损图像压缩方法，该方法利用特征值的最佳选择和块分割的自适应机制。在几张图像上进行了实验

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适

针对纺织行业织物疵点检测自动化的需求，提出了基于二维经验模态分解（BEMD）的织物疵点分割方法的改进。在BEMD算法中，使用基于Delaunay三角化（DT）的三次样条分段插值替代基于径向基函数（RB

基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法，张敏，沈毅，在遥感图像分类研究中，经验模态分解(EMD)对支持向量机分类器的改善和提高起了重要的作用。然而，对经验模态分解后特征选择却缺少�