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RSS订阅原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，包络熵，散布熵，究竟实现了什么？（第六篇）——“散布熵”及其MATLAB实现
Rostaghi 和 Azami于 2016 年提出了散布熵。该算法克服近似熵、样本熵与排列熵的部分缺陷，具有计算速度快、受突变信号影响较小等优点，在滚动轴承、齿轮箱等旋转机械特征提取及故障诊断中得到较好应用。
2024-04-24 23:02:59
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原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，包络熵，散布熵，究竟实现了什么？（第五篇）——“包络熵”及其MATLAB实现
今天要讲的包络熵，是比较简单和直观的，不过很多论文里都有用到，尤其是在做寻优算法时，包络熵经常被用来作为适应度函数。
2024-04-24 22:59:18
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原创 【深度学习-第5篇】使用Python快速实现CNN分类（模式识别）任务，含一维、二维、三维数据演示案例（使用pytorch框架）
CNN也可以扩展到非图像领域使用，比如对一组一维数据，也是同样可以实现分类的。本篇文章是之前CNN分类的MATLAB实现那篇文章的姊妹篇，通过这篇文章，大家将会快速掌握使用pytorch框架进行CNN分类的编程方法，另外对于主体代码流程，我也做了傻瓜化使用的封装，方便大家使用。
2024-04-22 22:00:32
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原创 【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程
本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。
2024-04-21 01:35:40
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原创 【优化算法】VMD分解算法的16种优化，对K和alpha参数寻优，附MATLAB代码
在实际的研究中，适应度函数往往要复杂得多。本篇我们就以VMD算法的优化为例，讲一讲这种较为复杂的算法的寻优该怎么做，此外我还提供了修改好的VMD寻优代码，供大家参考使用！
2024-04-02 00:22:35
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原创 【优化算法综述】一行代码实现16种优化算法，常用寻优算法合集及MATLAB快速实现，写好1个就等于写好了16个~
欢迎来到动物园！在已有的众多的优化算法里，生物的行为是研究者们最常模仿的对象，所以你就会经常看到狼啊、麻雀啊、鲸鱼啊，甚至还有小龙虾。当然这些算法的解决思路都很优秀，而对优化算法的应用和改进，也是写论文中极佳的创新点——能研究出新的优化算法固然最好；就算没有，单是将参数寻优加到你的主算法流程中，也可以算是可以说道说道的创新点之一了，在我们乏善可陈（并不）的论文中，也可以提一点亮色~然而此时同学们可能就纠结了，究竟哪一种优化算法更好呢？又该怎样实现“无痛”编程呢？
2024-03-17 21:15:02
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原创 【滤波专题-第9篇】类EMD分解算法联合小波阈值降噪及MATLAB代码实现（以ICEEMDAN-样本熵-小波阈值降噪方法为例）
今天这篇介绍的算法，由于其高度的灵活性、使用方法的丰富性以及不错的效果，堪称水论文神器。对于需要使用滤波算法的同学们，这篇文章不可错过~
2024-03-15 00:40:17
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原创 【滤波专题-第8篇】ICA降噪方法——类EMD联合ICA降噪及MATLAB代码实现（以VMD-ICA为例）
今天来介绍一种效果颇为不错的降噪方法。（针对高频白噪声）。在现实世界的许多情况下，噪声往往接近高斯分布，而有用的信号（如语音、图像特征等）往往表现出非高斯的特性。FastICA通过最大化输出信号的非高斯性来恢复这些有用的信号，从而有效地从噪声中分离出信号。下面将详细解释这种结合的算法流程、优势以及MATLAB代码实现。
2024-03-13 01:03:49
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原创 【盲源分离】快速理解FastICA算法（附MATLAB绘图程序）
今天讲一个在信号分析领域较为常用的一个方法，即盲源分离算法中的FastICA。我们先从一个经典的问题引入。
2024-02-27 23:55:02
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原创 【复合多尺度熵与特征提取】一文看懂“复合多尺度熵”——复合多尺度样本熵、模糊熵、排列熵、包络熵、功率谱熵、能量熵、奇异谱熵及其MATLAB实现
本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。
2024-02-17 20:52:23
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原创 【多尺度熵与特征提取】一文看懂“多尺度熵”——多尺度样本熵、多尺度模糊熵、多尺度排列熵、多尺度包络熵、多尺度功率谱熵、多尺度能量熵、多尺度奇异谱熵及其MATLAB实现
在之前的系列的文件里，我对信息熵（功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵）进行了较为系统的讲解（文章链接见文末）。对于一组一维数据来说，求它的某种信息熵（比如模糊熵）得到的就是单一的数值，它描述的是这段信号的复杂度，单一的数据点自然没办法画图。不过对于朴素的“想要有张图贴到论文中”的想法，今天要讲的“多尺度熵”就可以满足了。
2024-02-02 22:43:58
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原创 从傅里叶变换，到短时傅里叶变换，再到小波分析（CWT），看这一篇就够了（附MATLAB傻瓜式实现代码）
本专栏中讲了很多时频域分析的知识，不过似乎还没有讲过时频域分析是怎样引出的。所以本篇将回归本源，讲一讲从傅里叶变换→短时傅里叶变换→小波分析的过程。为了让大家更直观得理解算法原理和推导过程，这篇文章将主要使用图片案例。
2023-11-18 00:24:40
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原创 类EMD的“信号分解方法”及MATLAB实现（第九篇）——小波包变换（WPT）/小波包分解（WPD）
通过将小波包分解的原理与传统的小波分解方法相对比，我们可以明显看到其在精细度和适用性方面的优势。WPD提供的全面频率分析工具不仅增强了我们对信号的理解，而且在实际应用中扩大了小波理论的边界。随着分解级别的加深，WPD赋予了分析师在时间-频率域内进行更加细致探查的能力，这是在传统的小波分解中所无法实现的。我将这篇也归到“类EMD”分解方法的分类中了，主要是取其“分解信号以便分析”的相似目的，但是从底层方法和结果形式上，两者都是有较大区别的，故在此特地说明。
2023-11-08 00:26:47
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原创 类EMD的“信号分解方法”及MATLAB实现（第八篇）——离散小波变换DWT（小波分解）
在之前的系列文章里，我们介绍了，我们继续补完该系列。今天要讲到的是小波分解，通常也就是指离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）。在网上有一些介绍该方法的文章，但是总感觉不够通俗或不够透彻，希望读完这篇能让你有所收获。
2023-10-29 12:05:47
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原创 【深度学习-第4篇】使用MATLAB快速实现CNN多变量回归预测
上一篇我们讲了使用CNN进行分类的MATLAB代码。这一篇我们讲CNN的多变量回归预测。是的，同样是傻瓜式的快速实现。
2023-10-20 23:34:59
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原创 【深度学习-第3篇】使用MATLAB快速实现CNN分类（模式识别）任务，含一维、二维、三维数据演示案例
在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 中的 Convolutional Neural Network（CNN）进行分类任务。我们将使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 来创建、训练和评估 CNN。
2023-09-19 20:58:36
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原创 【深度学习-第2篇】CNN卷积神经网络30分钟入门！足够通俗易懂了吧（图解）
网络上有着很多关于CNN入门的教程，但是总还是觉得缺少足够简易、直观、全面的文章，能让人通读下来酣畅淋漓，将CNN概念尽收囊中。本篇文章就想尝试一下，真正地带小白同学们轻松入门。这篇文章包含很多图片，为了花这些图笔者颇费了些功夫，认真看下来，相信你一定能有所收获。
2023-06-16 21:53:47
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原创 【滤波专题-第7篇】“类EMD”算法分解后要怎样使用（3）——EMD降噪方法及MATLAB代码实现
使用EMD分解（以及其他“类EMD”分解方法，以下为了简便统称EMD）做信号降噪，是EMD的一个比较重要的应用方向。EMD可以将复杂的信号分解为一系列的固有模态函数（IMFs），每一个IMF都包含了信号的一部分频率信息。在信号降噪的过程中，如何选择和筛选IMFs是关键步骤之一。在本文中，我将介绍EMD降噪的基本步骤以及几种常见的IMFs筛选策略。
2023-05-17 22:15:55
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原创 【数据降维-第4篇】多维尺度变换（MDS）快速理解，及MATLAB实现
这篇是继和三种降维方法后的第4篇。在大数据时代，我们不断面临高维度数据的挑战。为了更好地理解这些数据，MDS算法应运而生。本文将详细介绍MDS算法的原理、步骤及其应用场景，帮助你深入了解这个强大的降维工具。
2023-04-05 12:39:03
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原创 【数据降维-第3篇】t分布-随机邻近嵌入（t-SNE）快速理解，及MATLAB实现
这篇是继和两种降维方法后的第三篇。当我们处理高维数据时，很难直观地理解和发现数据中的结构和关联。t-SNE是一种强大的降维技术，能够揭示高维数据背后的秘密。本文将主要介绍t-SNE的原理和应用。
2023-03-27 23:46:29
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原创 【数据降维-第2篇】核主成分分析（KPCA）快速理解，及MATLAB实现
本文介绍了KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的基本概念和应用。与PCA相比，KPCA使用核函数对数据进行映射，从而处理非线性问题，并能够更好地构造复杂的非线性分类器。本文通过两个例子，介绍了KPCA在图像分类和异常检测中的应用。本文还解释了KPCA和PCA在参数设置上的不同之处，帮助读者更好地理解和应用KPCA算法。
2023-03-13 00:05:43
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原创 【数据降维-第1篇】主成分分析（PCA）快速理解，及MATLAB实现
据降维是机器学习领域经常使用到的数据处理方法，所以在本专栏在正式开始深度学习专题之前，先介绍几种常用的降维方法（PCA、KPCA、t-SNE、MDS等）和MATLAB实现。
2023-03-03 00:17:13
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原创 如何优雅地导出MATLAB数据——一行代码实现表格数据写入文件
将MATLAB计算出的数据进行导出和存储，也是在MATLAB编程中经常用到的功能之一，在MATLAB中有几个常用的方法，比如writetable、xlswrite、writematrix、writecell等，综合来看writetable功能比较全面，所以这里准备采用writetable方法进行实现。而且在很多数据处理过程中，我们得到的是一个二维矩阵，如果再像上述代码中那样把每一列都拆分出来单独赋值，是很累赘的一种做法。
2023-02-05 20:30:34
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原创 【滤波专题-第6篇】小波阈值去噪方法看这一篇就明白了~（附MATLAB实现）
小波阈值去噪的算法是近些年比较流行的一种滤波方法，由于其阈值函数有着众多的改进方式和改进空间，改进阈值函数也往往可以作为创新点和亮点写到论文中，所以对于正在搞相关研究的同学们写论文是比较友好的（轻松水论文方式+1）。本篇将用尽量易懂的方式对小波阈值的原理进行讲解，帮大家梳理几个效果还可以的改进阈值函数，并提供一种非常便捷的MATLAB实现方法，供同学们使用。
2022-12-07 18:48:01
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原创 【Python】这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在python中的实现方法
暂时打断一下滤波专题，插播一条EMD在python中实现方法的文章。本篇是的姊妹篇，也就是要在python中实现EMD分解并画图。
2022-11-09 22:53:56
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原创 【滤波专题-第5篇】FIR、IIR滤波器设计及MATLAB实现
之前的两篇文章分别介绍了和的基础理论，这一篇我们将介绍其在MATLAB中的具体实现方法。
2022-10-28 00:24:19
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原创 【滤波专题-第4篇】滤波器滤波效果的评价指标（信噪比SNR、均方误差MSE、波形相似参数NCC）
之前两篇文章讲了滤波算法的两大最基本理论和。本篇将讲一下滤波效果的评价指标与用法。评价指标主要用于对滤波效果的量化评价，在论文里经常会用到。
2022-10-13 11:42:30
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原创 【滤波专题-第2篇】数字滤波器15分钟入门——IIR无限冲激响应滤波讲解
在上一篇文章中我们讲了FIR有限冲激响应的概念，今天就轮到无限冲激响应IIR了。
2022-10-09 23:56:24
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原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第四篇）——“排列熵”及其MATLAB实现
今天讲排列熵，之前用了三篇文章分别讲述了近似熵、样本熵和模糊熵：Mr.看海：【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第一篇）——“近似熵”及其MATLAB实现
2022-05-28 14:17:21
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原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第三篇）——“模糊熵”及其MATLAB实现
之前两篇文章分别介绍了近似熵和样本熵：Mr.看海：【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第一篇）——“近似熵”及其MATLAB实现Mr.看海：【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第二篇）——“样本熵”及其MATLAB实现近似熵和样本熵都是衡量时间序列的复杂性的方法，但是二者的定义中两个向量的相似性都是基于单位阶跃函数而定义的，单位阶跃函数具备二态分类器的性质，如果输入样本满足一定特性，则被判定属于一给定类，否则属于另一
2022-05-27 14:49:11
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原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第二篇）——“样本熵”及其MATLAB实现
上一篇文章中介绍了近似熵的概念和代码实现，同时也指出了近似熵的缺陷。样本熵是对近似熵算法的改进，也是当前运用比较广泛的一种熵特征值计算方法。 样本熵也是时间序列复杂度的 一种度量，样本熵越小，时间序列复杂度越小，自相似性越高。通常用于故障诊断和生物时间序列分析当中。一、样本熵样本熵（Sample Entropy）是Richman等人提出的一种与近似熵不同的不计数自身匹配的统计量[1]。样本熵是在近似熵基础上做的一种改进方法，所以在理论上存在继承关系。这里推荐同学们先读一下上一篇文章：【熵
2022-05-26 11:34:17
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原创 【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第一篇）——近似熵及其MATLAB实现
在特征提取领域，近似熵、样本熵、排列熵和模糊熵是比较经常出现的概念。首先一句话总结一下：这几个熵值都是用来表征信号序列复杂程度的无量纲指标，熵值越大代表信号复杂度越大。信号复杂程度的表征在机械设备状态监测、故障诊断以及心率、血压信号检测中都十分有用；能够抵抗环境干扰的影响，广泛应用于特征提取的领域当中。从本篇开始，将依次介绍上述几个熵特征的概念和靠谱的MATLAB代码实现。今天从近似熵开始。一、近似熵近似熵(Approximate Entropy，ApEn)概念最早是由 Steven M
2022-05-26 10:05:57
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原创 “类EMD”算法分解后要怎样使用（2）——高频、低频、趋势项分量判别与重构，及MATLAB代码实现
之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数，今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做，信号重构确实是EMD方法后处理的重要方法。重构通常面临着两个问题：（1）重构这个操作要怎样实现？（2）
2022-03-21 21:45:20
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原创 “类EMD”算法分解后要怎样使用（1）——内涵模态分量IMF的方差贡献率、平均周期、相关系数的计算及MATLAB代码实现
之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。下面我们将正式进入下一个环节：分解完成之后要怎样处理？今天介绍几个指标，可以作为辅助筛选分量或开展分析的依据 。一、方差贡献率（方差比）方差贡献率即IMF方差与原序列方差的比值。在一些金融分析论文中，会使用方差贡献率描述各个IMF分量对原序列波动的贡献率，以表征不同周期
2022-03-21 21:12:15
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原创 如何使用优雅地处理时间数据——使用MATLAB以日期为横坐标画图
我们在处理某些数据时是带有时间轴的，比如像年降水量、乘客流量，在画图的时候会希望以年份、月份或者日期作为横坐标，这个时候要怎么处理呢？首先是导入数据，这里先略过不提，后边专篇介绍。数据导入之后可能得到的是cell类型：双击变量名称，可以看到每个元胞都是字符串形式的日期数据。处理起来很简单第一步，使用datenum函数将date变量转变为日期序列值datenn = datenum(date);第二步，调用plot画图，并使用datetick设置时间轴格式。plot(
2022-03-06 13:36:00
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原创 用深度学习做了下中国股市预测，结果是...
从这篇开始，我们的专栏将正式开始涉及人工智能领域。人工智能常常用来解决分类和回归的问题。字母、语音、图像识别这些可以看做分类问题，而基于时间序列的预测就是一种回归分析。人工智能乃至深度学习还是有着颇深的理论门槛的，本人目前也还在学习中。但是如果我们只是想简单的应用一下，还不是太难。这篇文章我们将使用深度学习的方法，针对1991年至今的上证指数进行时间序列的预测，来看一看未来大盘的走势如何。...
2022-03-03 23:06:55
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小波阈值MATLAB代码，可以实现软阈值、硬阈值以及5种改进阈值方法，封装好的函数快速实现
2022-12-07
功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵的特征提取MATLAB程序
2022-12-05
特征提取（时域有量纲特征、时域无量纲特征、频域指标和谱峭度相关参数）的MATLAB程序
2022-07-11
使用python从零开始写一个两层神经网络
2019-09-01
MATLAB读取TDMS文件函数
2018-07-02
空空如也
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