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7941935mat_emd
- emd 经验模态分解过程，及其相关应用，以及具体过程示例(emd Empirical mode decomposition process, and its related applications, as well as specific process examples)
EOF
- EOF经验正交分解，是一种主成分分析方法用python语言实现，EOF计算得到了几个模态和对应的时间系数(EOF---Orthogonal decomposition of experience, is a principal component analysis method using python language, EOF calculated several modalities and the corresponding time coefficient)
POD
- 流场的本征正交分解与流场重构，包括读取数据，生成模态，模态系数，重构。代码清晰，每部分都有注释。(PROPER ORTHOGONAL DECOMPOSITION)
matlab代码
- 针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题，提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明，该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势，能够保全信号的有效分量，克服了传统VMD去噪的盲目性，保证了去噪后信号的真实性。(Denoising by wavelet threshold t
VMD
- VMD（Variational mode decomposition）是一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法。该技术具有可以确定模态分解个数的优点，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，并且可以实现固有模态分量（IMF）的有效分离、信号的频域划分、进而得到给定信号的有效分解成分，最终获得变分问题的最优解。(VMD (variable mode decomposition) is an adapt