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时域与频域数据互相转换，傅里叶变换与逆傅里叶变换，matlab程序，时域转频域

2024-05-08 67

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简介： 地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

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首先根据转换要求，下拉选择好输入格式、输出格式。
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若导入时域曲线，需注意导入的地震波格式应该是Common2格式。导入成功后软件会自动绘制时域、频域曲线图，之后导出频域曲线即可。
若导入频域曲线，需注意导入的数据为三列数据（频域-幅值-相位），如下图所示，导入成功后软件会自动绘制时域、频域曲线图，之后导出时域曲线即可。
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数据安全/隐私保护

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MATLAB程序

MATLAB数据

数据MATLAB

时域频域MATLAB

时域MATLAB

游客3zdjpudnmrgzw

简简单单做算法

4月前

编解码算法异构计算

基于FPGA的NC图像质量评估verilog实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

在Vivado 2019.2和Matlab 2022a中测试的图像质量评估算法展示了效果。该算法基于NC指标，衡量图像与原始图像的相似度，关注分辨率、色彩深度和失真。提供的Verilog代码段用于读取并比较两个BMP文件，计算NC值。

简简单单做算法

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简简单单做算法

16天前

监控算法安全

基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序

本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法，可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术，结合HSV和YCbCr颜色空间，高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法，并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势，实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。

简简单单做算法

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软件算法开发

2月前

机器学习/深度学习算法数据挖掘

基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真

**摘要：** K-means聚类算法分析，利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和，优点在于简单快速，适合大数据集，但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限，提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值，计算距离代价，寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。

软件算法开发

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kuan_li_lyg

1月前

传感器数据可视化

MATLAB - 读取双摆杆上的 IMU 数据

kuan_li_lyg

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我爱matlab

3月前

机器学习/深度学习算法数据可视化

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

在MATLAB 2022a中，应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大，优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能，寻找LSTM超参数（如学习率、隐藏层大小）的最优组合，以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化，模型性能得到改善。

我爱matlab

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我爱matlab

3月前

存储算法计算机视觉

m基于FPGA的FIR低通滤波器实现和FPGA频谱分析,包含testbench和滤波器系数MATLAB计算程序

在Vivado 2019.2平台上开发的系统，展示了数字低通滤波器和频谱分析的FPGA实现。仿真结果显示滤波效果良好，与MATLAB仿真结果一致。设计基于FPGA的FIR滤波器，利用并行处理和流水线技术提高效率。频谱分析通过离散傅里叶变换实现。提供了Verilog核心程序以示例模块工作原理。

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软件算法开发

3月前

机器学习/深度学习算法计算机视觉

基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM

这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目，采用GUI界面，比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术，擅长序列数据预测，其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系，而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。

软件算法开发

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我爱matlab

4月前

机器学习/深度学习算法

m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。

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软件算法开发

3月前

机器学习/深度学习算法

基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真

使用MATLAB2022a，应用蛙跳优化算法（SFLA）调整神经网络权重，提升预测精度，输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测，蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新，直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。

软件算法开发

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我爱matlab

3月前

机器学习/深度学习算法

m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

摘要：在MATLAB 2022a中，对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222"，优化后为"Tttttttt333444"，明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化（PSO）和长门控循环单元（GRU）网络，利用PSO优化GRU的超参数，提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解，而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程，包括使用'adam'优化器和超参数调整，最终评估并保存预测结果。

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时域与频域数据互相转换，傅里叶变换与逆傅里叶变换，matlab程序，时域转频域

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