1、探索ICDEC-2022:科技前沿的盛会与股票指数数据分析

探索ICDEC-2022:科技前沿的盛会与股票指数数据分析

1. ICDEC-2022大会简介

ICDEC-2022国际数据、电子与计算会议于2022年9月7 - 9日在印度梅加拉亚邦西隆市的东北山大学举行。此次会议由东北山大学电子与通信工程系和计算机应用系联合主办,吸引了众多关于不同主题的论文投稿。

会议的论文分为五个主题轨道:
- 计算机网络、通信与安全轨道
- 图像、视频与信号处理轨道
- 物联网、云计算与智慧城市轨道
- 人工智能/机器学习、大数据与数据挖掘轨道
- 超大规模集成电路设计、天线、微波与控制轨道

此外,会议还安排了由专家提供的三个教程,帮助参会者快速了解重要且活跃的研究主题。技术议程包括六场口头报告会议、三场主题演讲、一场特邀报告和一场行业讲座。

会议的成功举办离不开众多人员的努力。在此,向程序委员会和审稿人表示诚挚的感谢,他们认真评审和评估了投稿论文。同时,也感谢所有委员会成员、志愿者的积极参与和奉献,以及赞助商的大力支持,特别是东北山大学和英特尔印度公司的部分资助。

2. 会议相关人员介绍
  • Nibaran Das :毕业于卡利亚尼大学,获得计算机科学与技术学士学位,随后在贾达普大学获得M.C.S.E.和博士学位。他在贾达普大学计算机科学与工程系任教,发表了140多篇研究论文,合着了三本书,指导了约40名硕士研究生,目前正在指导6名博士生进行医学和文档图像处理领域的研究。他还成功完成了五个不同的项目,并担任过多个著名国际会议和研讨会的咨询/程序/组织委员会成员。
【动态模态分解(DMD)】处理任意数据集进行模态分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕动态模态分解(DMD)技术展开,介绍其在处理任意数据集进行模态分析中的应用,并提供基于Matlab的代码实现方案。文中详细阐述了DMD的基本原理及其在多领域科研问题中的实际应用价值,如航空航天、能源系统、信号处理、无人机控制等,展示了该方法在提取复杂系统动态特征方面的有效性。同时,文档列举了大量相关研究案例和技术实现路径,涵盖机器学习、优化算法、图像处理、路径规划等多个方向,突出DMD作为一种数据驱动分析工具的广泛适用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或工程应用的研究生、科研人员及工程师,尤其适用于从事系统建模、数据分析、信号处理等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标:①利用DMD方法对非线性动态系统进行降维模态提取;②结合具体科研问题(如结构健康监测、飞行器控制、能源系统分析)实现数据驱动建模分析;③通过提供的Matlab代码快速复现算法并应用于实际数据集。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码和案例资料,按照目录顺序逐步学习,重点理解DMD算法的核心思想实现细节,并尝试将其迁移至自身研究领域以提升科研效率。
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