如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得这个工具箱组织如下:EWT?|?|-1D:1DEWT功能?|-2D:2DEWT功能?||-小波:经验曲线变换?||-Littlewood-Paley:经验的Littlewood-Paley小波变换?||-Ridgelet:经验Ridgelet变换?||-张量:经验张量小波变换?-边界:用于执行傅里叶支持的函数?||-LocalMaxima:根据当地最大值,中途或当地最小值执行检测的功能?||-MorphoMath:执行形态学操作符对谱进行预处理的功能?||-PowerLaw:通过去除其幂律近似来预处理谱?||-ScaleSpace:基于尺度空间方法执行检测的函数?|-文档:工具箱文档?|-Tests?||-1D:对几个1D信号执行基本测试的功能?||-2D:用于在不同图像上执行几个2D变换的基本测试的功能?|-utilities?||-1D:在1D情况下绘制结果的有用函数(时频平面,分量,边界)?||-2D:用于在2D情况下绘制结果的有用函数(不同类型的组件,2D边界,...)如果要运行所有功能,则需要在计算机上正确安装以下Matlab工具箱:-Flandrin的EMD工具箱(在一维变换中需要执行希尔伯特变换并且可视化时频平面)可从http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html获得-Elad的伪极谱FFT工具箱(2D变换除了基于张量变换之外)可从http://www.cs.technion.ac.il/~elad/software/获得已经包含了
2024/1/6 19:21:43 2.24MB 经验小波变换 可以使用 EMD 伪极谱FFT
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用一维搜索中的外推法来求解单峰区间的最小值问题,请多多指教。
2024/1/6 15:06:48 445B matlab
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java生成二维码所需要的QRCode、zxingJar包,具体使用方式请参考:https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/81334968
2024/1/6 15:58:46 1.48MB java 二维码 jar qrcode
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PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤:1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降维的目的。
2024/1/6 15:32:43 24KB PCA
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张量分解工具包高维数据SVD分解多重因子分析的工具
2024/1/6 9:21:56 4.68MB 张量 tucker分解 matlab
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stm32使用DCMI驱动OV5640摄像头,拍摄的图像直接显示在液晶屏上,通过QR-Code库解二维码,串口发送数据。
2024/1/6 3:35:34 7.57MB STM32
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能够画三维球,立方体,矩形等,建立三维坐标,多视图显示等
2024/1/6 1:14:08 2.19MB VC6.0 三维 画图
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二维元胞自动机,冯诺伊曼边界,可以随意设置规则,输出图像
2024/1/5 15:32:31 2KB python
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描述但服务台排队模型分析,即mm1模型,很好的分析排队模型,并能得出二维分析图
2024/1/5 4:51:56 1KB matlab
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活码二维码管理系统
2024/1/5 3:38:01 3.56MB 二维码
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡