up主長期從事下列領(lǐng)域算法的研究和應(yīng)用。

注：每項算法往期推文皆有原理介紹和視頻操作教程。

1 信號分解算法

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptt

1.1 EMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmplq

1.2 EEMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmplt

1.3 CEEMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmplv

1.4 CEEMDAN 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmply

1.5 ICEEMDAN 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaYlJxw

1.6 小波分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmpps

1.7 VMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmppu

1.8 LMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmppw

1.9 RLMD 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmppx

1.10 EWT 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmppy

1.11 mlptdenoise 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptq

1.12 modwt 分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptr

1.13 辛幾何模態(tài)分解

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaYmplu

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序預(yù)測

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiTmJxx

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測示意圖：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiUmZhs

2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaXk55y

2.2 SVM 支持向量機

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaXlJpu

2.3 ARIMA 預(yù)測模型

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaXlJpw

2.4 LSTM 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaXlJpy

2.5 ELM 極限學(xué)習(xí)機

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaXlJtr

2.6 RBF 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZl59s

2.7 隨機森林算法預(yù)測模型

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiTmJty

2.8 BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiTmJxq

2.9 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiTlppy

3 數(shù)據(jù)擬合算法

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZls

3.1 傅里葉級數(shù)擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZds

3.2 sin 和函數(shù)擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZdy

3.3 高階多項式擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZhr

3.4 smooth 平滑擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZhs

3.5 部分空間約束的最小二乘學(xué)習(xí)法擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZhv

3.6 高斯核模型 L2 約束的最小二乘學(xué)習(xí)法擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZhx

3.7 非線性擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWlZlp

3.8 最小二乘擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmUm5ht

3.9 添加積分約束的多項式擬合

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmUm5xy

4 信號去噪濾波算法

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlphx

4.1 SG 濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiVk55v

4.2 T1小波濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlJxy

4.3 高斯加權(quán)移動平均濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZhw

4.4 滑動平均濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZhx

4.5 卷積滑動平均濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZhy

4.6 濾波器濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZly

4.7 小波去噪濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZpq

4.8 一維信號NLM非局部均值濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlZpr

4.9 移動中位數(shù)濾波

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYlphu

5 頻譜分析算法

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5x

5.1 傅里葉變換

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJxr

5.2 希爾伯特黃變換

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ1u

5.3 Burg功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ1y

5.4 LSP頻譜分析

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5p

5.5 協(xié)方差功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5q

5.6 修正協(xié)方差功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5r

5.7 Yule-Walker功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5t

5.8 Welch功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5u

5.9 periodogram功率譜密度估計

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVlJ5v

6 數(shù)據(jù)插值算法

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWlJdu

6.1 一維interpl插值

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmVmptt

6.2 一維interpn插值

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWlJZy

6.3 二維interp2插值

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWlJdp

6.4 二維griddata插值

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWlJdr

6.5 一維Lagrange插值

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJmWlJdt

7 誤差理論與測量平差算法

7.1 抗差估計算法

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJaZmpxp

7.2 赫爾默特方差分量估計算法

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiUlp5x

8 MATLAB 繪圖色卡

合集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptw

8.1 526 種中國色繪圖子函數(shù)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpqTl5pr

8.2 44 種動漫漸變色繪圖子函數(shù)

https://mbd.pub/o/bread/mbd-Yp2Vk5dy

因個人時間有限，每日也有自己學(xué)習(xí)工作任務(wù)要完成，若有心咨詢解決問題，還請付費咨詢，知識是無價的，但個人的時間成本是有價的，萬望海涵~MATLAB仿真、幫忙調(diào)試程序、排疑解惑以及產(chǎn)品定制等專用鏈接：https://mbd.pub/o/bread/ZJaZkpxw