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MVMD源程序(Matlab完整源码)

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资源介绍:

多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD)是由Rehman和Aftab提出的一种多通道模态分解算法,旨在解决多通道信号同步分解的问题。作为VMD的多元拓展,MVMD不仅在一定程度上克服了(Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD)的缺点,还充分利用了多通道信号间的相关性,具备模态齐整性。
Copyright (c) 2019, Naveed ur Rehman & Hania Aftab Copyright (c) 2013, Dominique Zosso & Konstantin Dragomiretskiy All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: * Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution * Neither the name of COMSATS University Islamabad nor the names of its contributors may be used to endorse or promote products derived from this software without specific prior written permission. * Neither the name of UCLA Mathematics nor the names of its contributors may be used to endorse or promote products derived from this software without specific prior written permission. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.

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MVMD源码.m.zip 大约有2个文件
  1. MVMD_ver1.m 6.96KB
  2. license.txt 1.72KB
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yolo"YOLO" 是一种在计算机视觉领域广泛使用的目标检测算法,全称为 "You Only Look Once"。这种算法由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 在 2015 年的论文 "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" 中首次提出。YOLO 的主要特点是它能够将目标检测问题转化为一个单一的回归问题,从而显著提升了目标检测的速度和准确率。 YOLO 的主要特点: 速度快:YOLO 通过直接在图像上进行全局的回归预测,省去了传统目标检测方法中需要的区域建议(Region Proposal)和多次分类的步骤,因此大大加快了检测速度。 全局信息:由于 YOLO 在预测时会考虑整个图像的信息,而不仅仅是某个区域,因此它能够更好地捕捉上下文信息,提高检测的准确性。 实时性:YOLO 的速度非常快,特别是在使用较轻量级的网络结构时,可以达到实时检测的效果,非常适合需要快速响应的应用场景,如自动驾驶、视频监控等。 YOLO 的工作原理:
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spring“Spring”一词具有多重含义,可以从不同领域进行解读: 1. 英语单词 基本含义:作为英语单词,spring的基本含义包括“春季”、“泉水,小溪”、“弹簧,弹性”、“跳跃”等。它既可以用作名词、动词,也可以用作形容词。例如,它可以表示季节中的春季,也可以指自然界中的泉水或小溪,还可以指代机械中的弹簧或物理上的弹性。在动词形态下,它可以表示“跳,跃”或“突然发出或出现”等动作。 词源:该词来源于古英语springan,意为“蹦,跳,跃”,进一步追溯则与古日耳曼语和印欧语系有关,可能与“弹,跳,快速移动”等概念相关。 2. 技术领域 Java开发框架:在技术领域,Spring特指一个用于Java开发的框架和生态系统。它包括多个子项目,如Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud等,旨在简化复杂的Java应用程序开发过程。Spring框架的核心功能之一是提供IoC(控制反转)容器,用于管理对象的生命周期并自动注入依赖项。此外,它还支持AOP(面向切面编程)、Web开发、数据持久化、事务管理以及整合其他技术等功能。 应用场景:Sprin
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