Matlab实现SGMD辛几何分解信号分量可视化（完整源码和数据）下载

weixin_39821228 2024-04-27 17:01:37

Matlab实现SGMD辛几何分解可直接替换 Matlab语言 1.算法新颖小众，用的人很少，包含分解图 2.直接替换数据即可用适合新手小白注释清晰～ 3.附赠测试数据直接运行main一键出图～ 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/89123303?utm_source=bbsseo

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Matlab实现SGMD辛几何分解可直接替换 Matlab语言 1.算法新颖小众，用的人很少，包含分解图 2.直接替换数据即可用适合新手小白注释清晰～ 3.附赠测试数据直接运行main一键出图～ 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

内容概要：本文介绍了如何使用基于SGMD的辛几何模态分解方法在MATLAB中对信号进行分解和可视化。SGMD算法适用于处理非线性和非平稳信号，能有效提取信号的主要特征，并通过图形用户界面（GUI）进行结果展示。具体步骤包括信号的导入、预处理、模态分解、结果可视化以及评估指标计算。适合人群：对信号处理感兴趣的研究人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于生物医学信号分析、工业监测等领域，帮助用户深入理解信号的特性和分解效果，优化信号处理任务。其他说明：该项目提供完整的MATLAB代码和详细实现步骤，还包括未来改进的方向和建议。

内容概要：本文档详细介绍了基于SGMD（辛几何模态分解）的信号分解和可视化的Python实现。通过高效地分解复合信号，并以图形化方式展示各个模态和残差信号，帮助用户在机械故障诊断、地震信号分析等领域中提取有用信息。文档提供了从数据加载、算法实现到结果可视化的完整代码，并附带了一个用户友好的GUI界面设计。适合人群：具备一定Python编程基础的技术人员、研究人员以及对信号处理感兴趣的学习者。使用场景及目标：适用于需要对非平稳信号进行分解和特征提取的场景，特别是在机械故障检测、医学信号分析和数据监测等方面的应用。通过本项目的实际操作，用户可以更好地理解和应用SGMD算法。其他说明：未来计划引入更多的信号处理方法进行对比，并实现数据预处理功能，提高用户体验。文档还提供了详细的代码注释和示例，帮助读者快速上手。

CSDN海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b或2023b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作功率谱估计：故障诊断分析：雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩滤波估计：SOC估计目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪（CEEMDAN）、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 1. EMD（经验模态分解，Empirical Mode Decomposition） 2. TVF-EMD（时变滤波的经验模态分解，Time-Varying Filtered Empirical Mode Decomposition） 3. EEMD（集成经验模态分解，Ensemble Empirical Mode Decomposition） 4. VMD（变分模态分解，Variational Mode Decomposition） 5. CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解，Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise） 6. LMD（局部均值分解，Local Mean Decomposition） 7. RLMD（鲁棒局部均值分解， Robust Local Mean Decomposition） 8. ITD（固有时间尺度分解，Intrinsic Time Decomposition） 9. SVMD（逐次变分模态分解，Sequential Variational Mode Decomposition） 10. ICEEMDAN（改进的完全自适应噪声集合经验模态分解，Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise） 11. FMD（特征模式分解，Feature Mode Decomposition） 12. REMD（鲁棒经验模态分解，Robust Empirical Mode Decomposition） 13. SGMD（辛几何模态分解，Spectral-Grouping-based Mode Decomposition） 14. RLMD（鲁棒局部均值分解，Robust Intrinsic Time Decomposition） 15. ESMD（极点对称模态分解， extreme-point symmetric mode decomposition） 16. CEEMD（互补集合经验模态分解，Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition） 17. SSA（奇异谱分析，Singular Spectrum Analysis） 18. SWD（群分解，Swarm Decomposition） 19. RPSEMD（再生相移正弦辅助经验模态分解，Regenerated Phase-shifted Sinusoids assisted Empirical Mode Decomposition） 20. EWT（经验小波变换，Empirical Wavelet Transform） 21. DWT（离散小波变换，Discraete wavelet transform） 22. TDD（时域分解，Time Domain Decomposition） 23. MODWT（最大重叠离散小波变换，Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform） 24. MEMD（多元经验模态分解，Multivariate Empirical Mode Decomposition） 25. MVMD（多元变分模态分解，Multivariate Variational Mode Decomposition）

内容概要：本文档详细介绍了基于辛几何模态分解（SGMD）的多变量单步光伏功率预测项目。项目旨在通过引入辛几何模态分解技术，挖掘光伏功率与气象变量之间的复杂动态耦合关系，提升单步功率预测的准确性和鲁棒性。项目包括数据预处理、辛几何模态分解、多变量模态融合、单步功率预测及模型评估等模块。通过辛几何模态分解提取代表不同物理过程和频率成分的模态，结合机器学习算法实现单步精准预测。项目不仅提高了预测精度，还为复杂能源系统的动态建模提供了新的理论和技术支持。适用人群：具备一定编程基础，特别是对MATLAB有一定了解的新能源研究人员、电力系统工程师、数据科学家以及从事光伏功率预测相关工作的专业人员。使用场景及目标：① 电网调度中心制定科学的负荷分配和储能调度策略；② 光伏电站运营商合理安排发电计划和设备维护；③ 储能系统优化充放电策略和容量配置；④ 电力市场辅助合理报价和风险管理；⑤ 智能家居系统实现光伏发电与用电的智能匹配；⑥ 支持城市能源规划和绿色建筑设计；⑦ 农业光伏与生态系统管理的优化。其他说明：项目采用模块化架构，包含数据采集层、预处理层、辛几何模态分解层、机器学习预测层和应用接口层，确保系统整体稳定、灵活且可扩展。项目还提供了完整的代码实现和详细的注释，便于用户理解和修改。此外，项目预留了接口和模块化结构，方便后续集成更多机器学习算法、深度学习网络或与智能电网系统进行协同，实现更复杂的多步预测、功率优化及能量管理。项目未来改进方向包括多步及长周期预测能力提升、集成深度学习与图神经网络、自适应在线学习与模型更新等，以保持技术领先性和广泛应用潜力。

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