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VMD算法,里面有使用测试代码。分解效果比EMD好,可以抑制模态混叠现象。VMD的分解原理不同于EMD,它是将原始信号引入到变分模型中,利用寻找约束变分模型最优解的过程来获取分量。VMD极大地克服了EMD的模态混叠现象,具有较好的噪声鲁棒性,已被广泛应用到多个领域中。

排列熵(PE)被用于时间序列复杂性的度量,具有计算效率高的特点,但是PE没有考虑信号的幅值信息。2016年提出的AAPE是PE的新版本,它同时考虑了信号的幅度平均值和幅度值之间的变化,具有更广泛的应用前景。

包括Brown经典的混沌系统、Henon经典的混沌系统、Logistic经典的混沌系统、Lorenz经典的混沌系统、Rossler经典的混沌系统。可用于学习交流。