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RSS订阅原创 VMD算法核心公式全解析-易理解版
本文详细解析了VMD（变分模态分解）算法的核心公式及其物理意义。VMD通过变分优化将信号分解为多个中心频率明确、带宽有限的本征模态函数。文章从希尔伯特变换、频谱搬移、时间导数、范数等角度，深入剖析了公式中各部分的数学内涵和物理本质：希尔伯特变换实现信号解析化，频谱搬移将模态移至基带，时间导数衡量带宽，范数约束能量。通过对这些关键要素的求和优化，VMD实现了信号的自适应分解。文章强调理论指导实践的重要性，为理解VMD提供了详细参考，同时指出后续求解涉及拉格朗日乘子等优化理论。
2025-07-15 16:27:59
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原创 Matlab中optimoptions的用法
不同的优化算法适用于不同类型的优化问题（如无约束问题、带约束问题等）。用于多起点全局优化，通常结合其他优化算法使用（如 fminunc 或 fmincon）以增强全局优化的能力。适用于无约束的优化问题。适用于没有梯度或目标函数评估昂贵的优化问题，使用代理模型（如高斯过程）来进行优化。'Algorithm', 'quasi-newton', ... % 算法选项。用于全局优化问题，尤其适用于高维空间的优化，能跳出局部最小值。用于全局优化问题，适用于目标函数连续但没有梯度信息的优化问题。：BFGS拟牛顿算法。
2025-07-12 14:25:45
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原创 白话详解--牛顿法：从原理到实战全解析
本文详细介绍了牛顿法的原理与应用。牛顿法是一种基于泰勒展开的数值优化技术，通过局部线性近似逐步逼近函数根。文章从泰勒公式推导出经典牛顿迭代公式，解释了保留前两项的原因，并给出了Matlab实现示例。在优化理论中，牛顿法可用于求代价函数极值，此时迭代公式变为函数一阶导除以二阶导。文章还讨论了多元情况下的扩展形式，并指出牛顿法的局限性：依赖初始点选择、导数可能为零、非线性问题适用性有限。该方法广泛应用于机器学习、经济学和工程学等领域。
2025-07-11 11:10:49
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原创 深度学习入门代码详细注释-ResNet18分类蚂蚁蜜蜂
本文介绍了基于PyTorch平台迁移ResNet18模型进行蚂蚁和蜜蜂图像分类的过程。项目使用ImageNet预训练的ResNet18模型，通过修改最后一层全连接层使其适应二分类任务。详细说明了数据下载、预处理（包括随机裁剪、水平翻转等数据增强技术）、模型加载与修改、训练流程（含损失函数和优化器设置）以及可视化测试结果的方法。代码中提供了详细注释，特别适合深度学习初学者理解迁移学习的实现步骤。实验结果表明，该模型能够有效区分蚂蚁和蜜蜂两类图像，验证了迁移学习在小样本分类任务中的可行性。
2025-07-09 14:11:26
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原创 信号波峰波谷提取
摘要： 该MATLAB脚本实现了信号峰值与谷值的实时检测功能。主程序通过遍历输入信号数据，调用辅助函数find_peak进行逐点分析，分别用红色和黑色标记检测到的峰值与谷值。当检测到两个峰值和两个谷值时，计算特定信号特征（如差值组合）。代码采用全局变量缓存机制，支持参数调整以适应不同信号类型。适用于生物医学（ECG/EEG）、机械振动、金融数据等多领域信号处理，兼具实时性、可视化及特征提取能力。核心算法通过比较数据点与缓存值的关系，动态更新峰值/谷值状态，为后续分析提供基础数据支持。
2025-07-04 12:03:23
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原创 分子通信：医疗革命的未来钥匙之原型机简单概述
国内分子通信研究仍处理论阶段，主要集中于纳米机器人和生物分子两大技术路线。前者强调可编程性但面临生物相容性挑战，后者依托天然分子却受限于编码效率。研究应更注重实际医疗应用场景，如靶向给药和疾病监测中的简单信号传输，而非追求速率。原型机研发需考虑真实血管环境、微观尺度长距离通信等实际问题，同时慎用深度学习技术。当前国内研究规模与国外存在差距，需加强落地转化能力。
2024-07-10 22:37:22
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原创 FIR滤波器与IIR滤波器的优缺点及适用场景
1. 具有较高的效率，可以用相比FIR较少的阶数实现相似频率响应效果。2. 具有较窄的过渡带宽度，适用于需要陡峭滤波特性的应用。3. 在某些情况下，IIR滤波器可以实现比FIR更窄的带通或带阻滤波器。
2023-08-22 19:52:32
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原创 信息爆炸时代的纳米技术-分子通信
分子通信是以信息粒子（分子或离子）作为信息载体的一种通信方式，它的传播介质主要有液体和气体空间。分子通信具有其一些特性，比如具有较高的符号间串扰，其在介质中传播时会产生信号相关噪声，这种噪声不同于一般的高斯白噪声，其方差是与原始信号的大小有关，其信号强度越大，信号相关噪声的方差越大。
2023-05-28 22:19:55
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空空如也
CO2波形高呼吸率下浓度下降
2025-02-13
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