《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记

2024-02-20 17:52
文章标签 分布 方法 笔记 论文 信号 iceemdan 伸缩 ss 压制 随机噪声

本文主要是介绍《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

吴林斌．基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y 伸缩仪信号随机噪声压制方法[J/OL]．大地测量与地球动力学. https://doi.org/10.14075/j.jgg.2023.07.103
在这里插入图片描述
CEEMDAN和ICEEMDAN性质差不多，只是改良了一下
这篇文章相较于上级篇文章，没有用方差和相关系数来评估IMF的噪声含量，而是提出用分布熵这个词来评估的，
在这里插入图片描述
分布熵，它通常用来描述一个随机变量的概率分布的不确定程度——因为噪声应该是算随机出现的，所以说属于一个熵增的表现
但是他论文中的思路跟我的想法是倒过来的，所以目前存疑，但是这个分布熵的概念代替了方差和相似系数的指标
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

这篇关于《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/729043。

相关文章

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量，只要对自己始终保持信心，尽自己最大努力去完成任何事，就算事情最终结果是失败了，努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一：什么是list？ •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二：list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数（⭐） 🔥析构函数 •🌰2.list对象
阅读更多...
浅谈主机加固，六种有效的主机加固方法

浅谈主机加固，六种有效的主机加固方法

在数字化时代，数据的价值不言而喻，但随之而来的安全威胁也日益严峻。从勒索病毒到内部泄露，企业的数据安全面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，一种全新的主机加固解决方案应运而生。 MCK主机加固解决方案，采用先进的安全容器中间件技术，构建起一套内核级的纵深立体防护体系。这一体系突破了传统安全防护的局限，即使在管理员权限被恶意利用的情况下，也能确保服务器的安全稳定运行。 普适主机加固措施：
阅读更多...
webm怎么转换成mp4？这几种方法超多人在用！

webm怎么转换成mp4？这几种方法超多人在用！

webm怎么转换成mp4？WebM作为一种新兴的视频编码格式，近年来逐渐进入大众视野，其背后承载着诸多优势，但同时也伴随着不容忽视的局限性，首要挑战在于其兼容性边界，尽管WebM已广泛适应于众多网站与软件平台，但在特定应用环境或老旧设备上，其兼容难题依旧凸显，为用户体验带来不便，再者，WebM格式的非普适性也体现在编辑流程上，由于它并非行业内的通用标准，编辑过程中可能会遭遇格式不兼容的障碍，导致操
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
AI hospital 论文Idea

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境，人类医生（即医学学习者）可以在其中与患者代理进行医学
阅读更多...
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

系列文章目录 监督学习：参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv） 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学
阅读更多...
系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点：         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识
阅读更多...
【北交大信息所AI-Max2】使用方法

【北交大信息所AI-Max2】使用方法

BJTU信息所集群AI_MAX2使用方法 使用的前提是预约到相应的算力卡，拥有登录权限的账号密码，一般为导师组共用一个。 有浏览器、ssh工具就可以。 1.新建集群Terminal 浏览器登陆10.126.62.75 （如果是1集群把75改成66） 交互式开发 执行器选Terminal 密码随便设一个（需记住） 工作空间：私有数据、全部文件 加速器选GeForce_RTX_2080_Ti
阅读更多...
论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快
阅读更多...
【VUE】跨域问题的概念，以及解决方法。

【VUE】跨域问题的概念，以及解决方法。

目录 1.跨域概念 2.解决方法 2.1 配置网络请求代理 2.2 使用@CrossOrigin 注解 2.3 通过配置文件实现跨域 2.4 添加 CorsWebFilter 来解决跨域问题 1.跨域概念 跨域问题是由于浏览器实施了同源策略，该策略要求请求的域名、协议和端口必须与提供资源的服务相同。如果不相同，则需要服务器显式地允许这种跨域请求。一般在springbo
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2