【内容简介】《2版改进的经验模态分解与排列熵算法和MATLAB程序详解》共4章31节,总学时329分钟,合5.5小时。主要内容包括:课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献,排列熵(PE)算法与MATLAB程序详解及其典型信号应用,多尺度排列熵(MPE)算法与MATLAB程序详解及其应用,改进的补充总体平均经验模态分解(MCEEMD)算法及其数模信号分析。
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第一章 课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献
1、先看全面讲解9个关键重点问题和店主预言先告必看第三版
2、MDP1_1讲些什么内容及能干什么说明
3、MDP2_1MATLAB程序使用说明及亮点特点介绍
4、MDP3_1慎拍不拍说明及学习基础要求与参考文献
第二章 排列熵(PE)算法与MATLAB程序详解及其典型信号应用
6、MDP4_1学习目的及信号基本类型介绍
7、MDP4_2典型信号9个及其数学结构与图像显示
8、MDP4_3序列分解6步及排列熵公式定义HP
6、MDP4_4排列熵作用及调参经验与怎么用排列熵
7、MDP4_5自学程序及排列熵计算的8点提纲
8、MDP4_6详解程序4_1的全排列及得到符号序列
9、MDP4_7计算排列熵及调试函数经验介绍
10、MDP4_8程序4_2由来及9个典型信号排列熵分析
11、MDP4_9参数m取6和3的排列熵及调试函数第2法
12、MDP4_10思考程序使用及排列熵应用问题
第三章 多尺度排列熵(MPE)算法与MATLAB程序详解及其应用
13、MDP5_1多尺度排列熵基本思想及其步骤分析
14、MDP5_2MPE作用及两篇论文分歧之处分析
15、MDP5_3程序5_1功能及典型信号与参数设置
16、MDP5_4多尺度排列熵函数详解与计算及变化趋势
17、MDP5_5程序5_2作用及9个典型信号数据结构
18、MDP5_6计算与分析9个典型信号的多尺度排列熵
19、MDP5_7脑电信号的多尺度排列熵分析简介
20、MDP5_8思考及总结如何利用程序等6个问题
第四章 改进的补充总体平均经验模态分解(MCEEMD)算法及其数模信号分析
21、MDP6_1EMD的模态混叠及3次改进算法简介
22、MDP6_2MEEMD基本思想及论文算法步骤细化
23、MDP6_3函数cpemd1实现算法程序详解
24、MDP6_4程序6_1合成信号及算法参数设置
25、MDP6_5算法3个及其结果图像对比分析
26、MDP6_6程序6_2分析爆破信号及重要结论
27、MDP6_7算法cpceemd形成及其程序实现
28、MDP6_8计算与分析9个典型信号的多尺度排列熵
29、MDP_9脑电信号的多尺度排列熵分析简介
30、MDP6_10思考如何使用程序等5个重要问题
31、MDP6_11思考及总结EMD算法的积极点改进问题
五、下载文件
附件1_必先看_2版改进的经验模态分解与排列熵及MATLAB程序学习指导
附件2_MEMD与MATLAB_PPT课件
附件3_全部程序m及数据文件