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版本2.12.1(234 kB) 安东尼奥
快速迭代滤波
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更新2021年2月13日

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非静止信号的分解快速迭代过滤[1,2,3]。

有关如何使用代码的示例,请参阅“example_v8.m”和“example_real_life_v6.m”。

它是基于FFT,这使得FIFE非常快[2,3]。这意味着它需要在边界处进行期刊扩展。

为了克服这一限制,我们可以对[4]中的信号进行预扩展。我们要感谢函数“Extend_sig_v2.m”。参见“Example_real_life_v6。M”作为应用程序的一个例子。

请引用我们的作品:

刘建华,周海峰。信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波。应用与计算谐波分析,第41卷,第2期,2016年9月,第384-411页。doi: 10.1016 / j.acha.2016.03.001出来了http://arxiv.org/abs/1411.6051

[2] A. Cicone,H.周。“基于FFT的新高效实现迭代过滤的数值分析”。Numerische Mathematik,2020。DOI:10.1007 / S00211-020-01165-5 Arxivhttp://arxiv.org/abs/1802.01359.

[3] a Cicone。“迭代滤波作为非平稳信号分解的一种直接方法”。数值算法,第373卷,2020年,112248。doi: 10.1007 / s11075 - 019 - 00838 - z出来了http://arxiv.org/abs/1811.03536

A.史泰龙,A.西康,M.马特西。经验模式分解、迭代滤波和衍生算法的成功使用的新见解和最佳实践。科学报告,第10卷,第15161号,2020年。doi: 10.1038 / s41598 - 020 - 72193 - 2

引用

安东尼奥(2021)。分形插值GitHub (https://github.com/Acicone/FIF/releases/tag/2.12.1)。检索

信号分解和瞬时频率分析中的自适应局部迭代滤波。应用与计算谐波分析,vol. 41, no. 1。2、Elsevier BV, 2016年9月,pp. 384-411, doi:10.1016/j.acha.2016.03.001。

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Cicone,Antonio和Haomin周。“基于FFT的新高效实现迭代过滤数值分析。”数值数学,卷。147,没有。1,斯普林斯科学和商业媒体LLC,1921年1月,PP。1-28,DOI:10.1007 / S00211-020-01165-5。

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Cicone,Antonio。“迭代过滤为非间隔信号分解的直接方法。”数值算法,卷。85,没有。3,Springer Science和Business Media LLC,2月20日,PP。811-27,DOI:10.1007 / S11075-019-00838-Z。

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史泰龙、安吉拉等,《成功使用经验模式分解、迭代滤波和派生算法的新见解和最佳实践》《科学报告》,第10卷,第2期。施普林格Science and Business Media LLC, 2020年9月,doi:10.1038/s41598-020-72193-2。

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迭戈砂华

它比ALIF工作得更快,没有任何问题

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