时间序列分解 | Matlab SGMD辛几何模态分解数据分解可视化,信号数据分解

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⛄ 内容介绍

据辛几何模态分解SGMD,这是一个非常有趣和有挑战性的领域。辛几何模态分解SGMD是一种新兴的数学方法,它可以用来分解复杂的数据集,并揭示隐藏在数据中的模态结构。辛几何模态分解SGMD的研究已经在多个领域取得了显著的成果,包括图像处理、信号处理和模式识别等。

辛几何模态分解SGMD的核心思想是将数据表示为多个模态的组合,每个模态都对应着数据的一个特征。这种分解方法可以提供更好的数据表达能力,使得我们能够更好地理解和分析数据。辛几何模态分解SGMD的应用非常广泛,它可以用于数据压缩、数据降维、数据恢复和数据分类等任务。

辛几何模态分解SGMD的研究还面临一些挑战。首先,辛几何模态分解SGMD的理论基础还不够完善,需要进一步深入研究。其次,辛几何模态分解SGMD的计算复杂度较高,需要设计高效的算法来解决实际问题。此外,辛几何模态分解SGMD在处理大规模数据集时可能存在一些困难,需要进一步优化算法和提高计算效率。

总的来说,辛几何模态分解SGMD是一个非常有前景和潜力的研究领域。通过深入研究和不断创新,我们可以进一步推动辛几何模态分解SGMD的发展,为各个领域的数据分析和处理提供更加有效和可靠的方法。希望未来能够看到更多关于辛几何模态分解SGMD的研究成果和应用实践。

⛄ 核心代码

clcclearclose allfs = 5120;time = 1;t = 0:1/fs:time-1/fs;x1_t = 2*(1+0.5*(sin(2*pi*t))).*sin(60*pi*t);x2_t = sin(120*pi*t);x3_t = 0.5*cos(10*pi*t);sig = x1_t + x2_t + x3_t;% nfft = 2^floor(log2(n)) and use periodogramSGCs = SGMD(sig,fs,1,0.95,0.01);% nfft = 1024 and use periodogram% SGCs = SGMD(sig,fs,1,0.95,0.01,1024);% nfft = 256 and use pwelch% SGCs = SGMD(sig,fs,1,0.95,0.01,256,'1');figure();subplot(4,1,1);plot(sig);xlim([0,length(sig)]);xlim([0,fs*t(end)]);subplot(4,1,2);plot(x1_t);xlim([0,fs*t(end)]);subplot(4,1,3);plot(x2_t);xlim([0,fs*t(end)]);subplot(4,1,4);plot(x3_t);xlim([0,fs*t(end)]);figure();[~,b] = size(SGCs);for i = 1:b    subplot(b,1,i);    plot(SGCs(:,i));    xlim([0,fs*t(end)]);end

⛄ 运行结果

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Fig.1 The same simulation signal as in literature 1.

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Fig.2 The decomposition results given in the SGMD paper.

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Fig.3 Decomposition results of this program (Python)

image.gif编辑

⛄ 参考文献

[1] Pan H, Yang Y, Li X, et al. Symplectic geometry mode decomposition and its application to rotating machinery compound fault diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 114:189–211. DOI: 10.1016/j.ymssp.2018.05.019.

[2] 潘海洋. 基于辛几何模态分解和支持矩阵机的机械故障诊断方法[D]. 湖南大学, 2019.

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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