EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab) 目录 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验模

代码原理 EEMD（经验模态分解）+FFT（快速傅里叶变换）+HHT（希尔伯特-黄变换）组合算法是一种常用的信号处理和分析方法。这个组合算法包含了EEMD、FFT和HHT三个步骤，可以用于处理非线性和非平稳信号。 在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现EEMD+FFT+HHT组合算法： 1. EEMD经验模态分解：使用MATLAB中的EEMD函数对原始信号进行经验模态分解。经验模态分解是

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1 简介 随着电力负荷的迅猛增长和用电环境的越发复杂,对短期负荷预测的精度与可靠性提出更高要求.为解决最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的短期负荷预测精度较低,收敛速度较慢的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(IWOALSSVM)的负荷预测方法.首先通过引入非线性因子和自适应权重实现鲸鱼算法的改进,进而利用其改进算法对LSSVM参数进行寻优,

时序分解 | Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解 1.分解效果图 ，效果如图所示，可完全满足您的需求～ 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ 3.

经验模态分解及其改进程序，EMD，EEMD, CEEMDAN,三合一程序，已调试完成，替换自己数据可直接跑。