【数字信号去噪】基于matlab同心兰姆波模式分解【含Matlab源码 679期】

已于 2024-10-14 20:20:21 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab信号处理雷达通信（奶茶价版） 文章标签： matlab 同心兰姆波模式分解
于 2021-06-22 21:41:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/118118602
该博客分享了如何使用matlab进行同心兰姆波模式分解来去除数字信号噪声，提供了获取完整源码的两种方式，并展示了部分关键代码。通过实验数据，对S0和A0模式信号进行了分解，并通过比较不同路径下的归一化缩放因子验证了方法的有效性。最后给出了matlab版本和相关参考文献。

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基于注意力机制的LSTM实现时间序列回归预测（附带Matlab代码）
持续更新
09-07 658
通过引入注意力机制，模型可以在处理输入序列时，针对不同的时间步或特征给予不同的重要性权重。在本篇文章中，我们将介绍如何使用基于注意力机制的LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供相应的Matlab代码。然后，我们定义了一个LSTM模型，其中包含了输入层、LSTM层、注意力LSTM层、全连接层和回归层。接着，我们定义了训练选项，包括选择优化算法（这里使用了Adam优化算法）、最大迭代次数、小批量大小、验证数据、验证频率等。这样，我们就完成了使用基于注意力机制的LSTM模型进行时间序列回归预测的过程。
Matlab lamb.rar_lamb_matlab Lamb_相速度_相速度群速度_频散曲线
07-14
MATLAB频散曲线绘制，相速度，群速度
兰姆波色散曲线：生成各向同性材料的兰姆波色散曲线-matlab开发
05-29
一个简单的程序，用于计算简单的各向同性材料（如铝）的兰姆波色散曲线。 输入： E = 杨氏模量v = 泊松比D = 密度d = 材料厚度mode = 所需的模式数len = 最小间隔maxf =最大频率。 cps 和 cpa 分别是对称和反对称模式的相速度，类似 cga 和 cgs 例如[cps,cpa,cgs,cga] = LambDispersion(7.24e+10,0.33,0.001,2780,8,10,20000)
matlab分时代码-LocalPeaksSearchMethod:兰姆波的色散方程求解器和寻根器
05-21
matlab分时代码LocalPeaksSearchMethod 程序简介：已在Matlab版本R2014a和R2018a上进行了测试 程序： 局部峰搜索方法（LPS方法）-色散方程求解方法。 适用于以下型号： 自由或流体加载的单层或双层弹性或粘弹性板； 自由或流体加载的单层或双层弹性或粘弹性圆柱壳。 开发人员：龚家园， 2009年在中国哈尔滨哈尔滨工程大学（HEU）最初编程； 2011年-2016年，中国青岛市中国科学院声学研究所修订 于湖北汽车技术大学（HUAT）修改，中国十堰，2018 版权所有（c）2009-2018，龚嘉元，隶属于HEU，IACAS和HUAT。 参考： 嘉苑宫水中粘弹性阻尼材料涂覆的弹性板和圆柱壳中泄漏兰姆波的传播研究。 哈尔滨工程大学硕士学位论文，2010。 笔记： 圆柱壳的规范存在一些错误。 任何优化程序的人，请与开发者分享，非常感谢。 示范方案 Fluid 1 [Fl, Va]: row1,c1 Material 2 [So]: rowvm, Evm0, ytavm, sigmavm Material 1 [So]: rowem, Eem0, ytaem
【故障诊断】基于长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention实现故障诊断附matlab代码
qq_59747472的博客
04-09 774
本文提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的故障诊断方法。该方法利用LSTM网络对时序数据进行建模，并通过注意力机制关注故障特征，从而提高故障诊断的准确性。
【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码
matlab_dingdang的博客
08-02 438
​在当今信息爆炸的时代，数据分类成为了一个非常重要的任务。无论是在自然语言处理、图像识别还是其他领域，我们都需要对数据进行准确的分类，以便更好地理解和利用这些数据。在过去的几年里，深度学习技术在数据分类任务中取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM）是两个备受关注的模型。在本文中，我们将介绍一种基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-attention）的方法，用于数据分类。
【LSTM分类】基于长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention实现数据分类附matlab代码.zip
最新发布
08-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.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。 4.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。 5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10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+。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
【数字信号去噪】基于matlab同心兰姆波模式分解【含Matlab源码 679期】.zip
11-30
优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据...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、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合
【数字信号去噪】同心兰姆波模式分解【含Matlab源码 679期】.zip
06-22
Matlab领域上传的代码均可...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、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
数字信号去噪：Matlab同心兰姆波模式分解及源码下载
资源摘要信息:"本文档为【数字信号去噪】基于matlab同心兰姆波模式分解【含Matlab源码 679期】.zip，是通过Matlab软件实现数字信号的去噪处理。同心兰姆波模式分解技术是信号处理中的一种重要方法，主要用于分析和...
【信号处理】基于同心兰姆波模式实现数据分解含Matlab源码.zip
04-02
【信号处理】基于同心兰姆波模式实现数据分解含Matlab源码 在信号处理领域，同心兰姆波（Concentric Lamb Waves）是一种在弹性薄板中传播的波动模式，广泛应用于结构健康监测（SHM）和无损检测（NDT）。兰姆波具有...
matlab实现lamb波的频散曲线
10-27
Lamb波的频散曲线是进行超声Lamb波无损检测的重要依据。本程序对Rayleigh2Lamb方程进行了分析,给出了无限大板中Lamb波频散曲线的数值计算方法,通过Matlab软件对求解过程进行编程,绘制出Lamb波在铝板中传播的相速度和群速度曲线,并通过试验进行了验证,对推广应用Lamb波进行无损检测具有实际意义。
兰姆波频散曲线计算代码
03-25
使用C语言编写了针对兰姆波的频散特性分析的代码，文档为txt格式，便于保存使用
matlab弹出对话框代码-LocalPeaksSearchMethod:兰姆波的色散方程求解器和寻根器
05-26
matlab发布代码LocalPeaksSearchMethod 程序简介：已在Matlab版本R2014a和R2018a上进行了测试 程序： 局部峰搜索方法（LPS方法）-色散方程求解方法。 适用于以下型号： 自由或流体加载的单层或双层弹性或粘弹性板； 自由或流体加载的单层或双层弹性或粘弹性圆柱壳。 开发人员：龚家园， 2009年在中国哈尔滨哈尔滨工程大学（HEU）最初编程； 2011年-2016年，中国青岛市中国科学院声学研究所修订 于湖北汽车技术大学（HUAT）修改，中国十堰，2018 版权所有（c）2009-2018，龚嘉元，隶属于HEU，IACAS和HUAT。 参考： 嘉苑宫水中的粘弹性阻尼材料涂覆的弹性板和圆柱壳中泄漏兰姆波的传播研究。 哈尔滨工程大学硕士学位论文，2010。 笔记： 圆柱壳的规范存在一些错误。 任何优化程序的人，请与开发者分享，非常感谢。 电子邮件： 示范方案 Fluid 1 [Fl, Va]: row1,c1 Material 2 [So]: rowvm, Evm0, ytavm, sigmavm Material 1 [So]: rowem, Eem0
LSTM-Attention单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）
2301_79155639的博客
10-15 271
在LSTM-Attention模型中，LSTM用于对序列数据进行建模，而Attention机制则用于对LSTM的隐藏状态进行加权平均。这样，模型可以更加关注序列中的重要部分，从而提高预测的准确性。通过结合LSTM和Attention机制，它可以更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并关注序列中的重要部分，从而提高预测的准确性。在训练过程中，你可以使用已知的过去观测值作为输入，预测未来的观测值。在预测过程中，你可以使用已知的过去观测值进行初始化，并使用模型生成未来的观测值。可以根据需要选择适当的时间步长进行预测。
【风电预测】基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
12-18 1026
风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM）来实现风电数据回归预测的方法。首先，让我们来了解一下长短时记忆神经网络（LSTM）。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它能够很好地处理时间序列数据。
基于Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测
m0_60703264的博客
11-30 1022
在当今数据驱动的世界中，时间序列预测一直是一个重要的课题。随着数据量的不断增加和数据复杂性的提高，传统的时间序列预测方法往往难以满足需求。因此，研究人员不断探索新的方法和技术，以提高时间序列预测的准确性和效率。GWO-CNN-LSTM-selfAttention是一种新型的多变量多步时间序列预测方法，它结合了多种深度学习技术，包括灰狼优化算法(GWO)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和自注意力机制(selfAttention)。
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