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！
2023/11/3 12:15:26
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基于经验模态分解（EMD）去噪的matlab代码,(Denoisingsignalsusingempiricalmodedecompositionandhurstanalysis)
2023/10/31 10:12:22
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经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。
2023/10/12 21:55:02
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对于一个复杂的信号，在一个时刻会有多于一个的瞬时频率，所以为了使用这个关于瞬时频率的定义，还必须对信号进行经验模态分解，把数据序列分解成基本模式分量，从而可以对它们使用瞬时频率这一概念。
而且此种情况下定义的瞬时频率是目前广泛认可的。
对于瞬时频率的MATLAB实现，可用的函数指令是时频工具箱中的instfreq，和经验模态分解工具箱（即EMD工具箱）的hhspectrum指令
而且此种情况下定义的瞬时频率是目前广泛认可的。
对于瞬时频率的MATLAB实现，可用的函数指令是时频工具箱中的instfreq，和经验模态分解工具箱（即EMD工具箱）的hhspectrum指令
2023/10/4 3:40:57
1.89MB
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icm20948硬件DMP库，原厂资料，iar工程，完整滤波算法，误差校正，精度很高，亲测可用，同时包含上位机软件
2023/9/19 21:55:01
22.59MB
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实施与ImageNet-预训练ResNet50图像编码器和FC/FC-UpConv解码器变化：支持以视图为中心和以形状为中心的训练（以形状为中心的效果更好）同时支持倒角距离和土方距离，因为损耗（EMD速度较慢，但性能要好一些）训练10,000个地面真点可提高1K/2K训练的性能（这类似于最近基于SDF的方法，其中通常会采样＞10,000个查询点）要使用，请先编译cd和emd（请参阅自述文件），然后运行bashtrain.sh要下载数据，请单击下载Chair数据（10K采样点云+24个随机视角的渲染图像）。
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
2023/9/13 16:11:43
290KB
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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
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