陶然亭+簋街

今天下午,在mm的强烈要求下,不得不陪她出去逛逛。在门口的一堆公车站牌里找合适的地方,发现竟然有车直达陶然亭公园,那里可是我小时候最爱去的地方啊,于是就坐上了特五路。一个多小时才到地方,门票每人两元,在里面转了一圈,发现已经没有什么印象了,也没有特别好玩的。在一个广场上有些人用大毛笔蘸了水往地上写字,挺有意思的;另一处有个很高的假山造型的滑梯,很多小朋友玩得不亦乐乎,我们俩都有点心动,不过还是忍住了……

转完陶然亭后就商量去哪吃晚饭,最后决定去著名的簋(音同“鬼”)街看看。先坐800路到复兴门,换环线地铁到东直门下,走不太远就来到东直门内大街,也就是簋街了。街边果然都是饭馆,还一路挂着红灯笼,很热闹。我们俩从街这头走到另一头,不断有人招呼我们进他们的饭馆吃饭,我们选择了很久才看中一家店面比较大,而且客人不少的饭馆(同利园)。点了麻辣小龙虾、鸭颈,还有几个热菜,我觉得味道还可以,但还算不上是特别好吃的那种吧。

吃完饭,又在街上散了会儿步,发现一个老太太在卖金鱼,因为正好说要买金鱼来着,就买了三条小金鱼和一个鱼缸,虽然不贵,但因为只能打车回家所以还是多花了不少银子。

北京从现在开始可以看红叶了,计划这个月找个时间,最好不是周末,去香山或八大处附近看看。要是时间足够,带上吃的,找个人少的地方,坐下来边吃东西边看红叶,那真是再美不过啦!

转载于:https://www.cnblogs.com/bjzhanghao/archive/2004/10/17/53398.html

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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