重构代码

最新推荐文章于 2025-05-22 10:56:09 发布
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博客围绕代码重构展开，虽具体内容需点击链接查看，但推测会涉及代码重构的方法、意义等信息技术领域关键信息，有助于提升代码质量和可维护性。

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C-C法确定相空间重构参数
07-13
C-C算法求取关联维数和延时时间，代码很好用的哟
相空间重构C-C法，含数据
11-19
相空间重构C-C法，含数据 。。
混沌序列相空间重构MATLAB程序：深入剖析与推荐
gitblog_06775的博客
05-22 298
混沌序列相空间重构MATLAB程序：深入剖析与推荐 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 混沌序列相空间重构MATLAB程序，这是一款专门为科研人员和工程师设计的MATLAB工具，旨在辅助用户进行混沌序列的相空间重构分析。通过该程序，用户可以轻松地重构混沌序列，直观地揭示动力系统的内在规律。 项目技术分析 核心功能 混沌序列相空间重构MATLAB程序的核心功能...
细到粗重构的matlab程序,C-C方法及改进的C-C方法重构相空间的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000数据耗时3分钟 -----...
weixin_35891825的博客
03-18 1051
资 源 简 介C-C方法及改进的C-C方法重构相空间的matlab程序--------------------------------性能：3000数据耗时3分钟--------------------------------参考文献：1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf2、基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择...
相空间重构matlab程序
02-17
相空间重构matlab代码，经过实验可用。
相空间重构代码-matlab
02-10
用matlab实现混沌理论中的相空间重构代码，很好用的工具！
基于MATLAB的相空间重构代码实现
06-01
此外，网络上也有许多开源的相空间重构代码包，可供研究者和工程师使用和参考。 相空间重构在多个领域都有应用，如生物医学工程、地球物理学、气象学等。它能够帮助研究者更好地理解非线性动态系统的行为，从而在...
基于python+tensorflow的srcnn超分辨率重构代码（基本可以达到论文中的效果）
12-23
基于python+tensorflow的srcnn超分辨率重构代码（基本可以达到论文中的效果），优于基本上网上的大部分代码，网上大部分代码效果离理想效果差5-6db，而我这个资源把里面的坑踩掉了。可以结合我主页的博客看会更容易...
重构代码很危险:如何避免重构带来的危险
03-23
重构代码很危险:如何避免重构带来的危险?重构代码很危险，它会给测试工作增加巨大的负担。除非你的程序需要重构，一定不要轻易重构代码。我这里所说的并不是把一个for循环改成while循环， 　重构代码很危险，它会给...
重构代码笔记1
08-04
本文以"重构代码笔记1"为出发点，深入探讨了24种常见的代码坏味道及其对应的重构策略。 首先，神秘命名（Mysterious Name）是重构的常见起点，通过改变函数声明和变量名，使其更具描述性，如将`cash0`更改为`cash_...
基于SpringBoot的校园服务系统重构代码库.zip
最新发布
06-08
重构代码库，首先需要对现有的系统架构进行分析，识别出其中的耦合点、冗余代码以及性能瓶颈。在此基础上，利用SpringBoot提供的各种便捷功能，如自动配置、嵌入式服务器、无代码生成和基于POJO的配置等，对整个系统...
相空间重构思想详细的理论推导以及应用实例
12-15
相空间重构思想详细的理论推导以及应用实例
混沌序列的相空间重构的MATLABT程序
10-13
混沌序列的相空间重构的MATLABT程序,混沌序列的相空间重构的MATLABT程序希望对大家有用
混沌序列的相空间重构
08-09
[xn, dn, xn_cols] = PhaSpaRecon(s, tau, m) 输入参数： s 混沌序列(列向量) tau 重构时延 m 重构维数 T 直接预测步数 输出参数： xn 相空间中的点序列(每一列为一个点) dn 一步预测的目标(行向量)
相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择
02-26
该文章详细的描述了相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择
嵌入维数-相空间重构理论
06-16
Cao法求嵌入维数ｍ，计算最优嵌入维数ｍ和最佳延迟时间τ, 重构相空间
相空间重构模型
热门推荐
chuididehuayiren的博客
11-29 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、像空间重构是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 对于混沌时间序列，无论是： 1.混沌不变量的计算， 2.混沌模型的建立 还是： 3.预测， 都在相空间中进行。 因此：相空间重构是混沌时间序列处理中的重要步骤。 注意： 这里的时间序列由一个确定的非线性动力系统产生 一、像空间重构是什么？ 示例：相空间重构是一种：由已知的时间序列，来恢复并刻画原动力系统的方法。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）
相空间重构matlab实现
meihuaying的博客
08-31 1万+
相空间重构 对于相空间重构需要确定的嵌入维数（m）和时间延迟(τττ) 使用C-C法可同时确定m和τττ,也可使用求自相关系数当ACF的值低于1−e−11-e ^{-1}1−e−1，从而确定时间延迟。然后通过G-P算法确定m。由于使用G-P算法所需时间较长。故本文直接使用C-C法确定两个参数。 时间窗口tm=(m−1)∗τt_m=(m-1)*τtm​=(m−1)∗τ 本文所给的函数是自己编写的，故大家可用于参考，对于相空间理论部分，懒得编写了，直接百度即可。 确定参数tmt_mtm​和τττ的主函数 clc
相空间
clearsky767的专栏
06-19 3625
相空间 是什么？ 一个用以表示出一个系统所有可能状态的空间。 每个状态称为 相。 比如描述 一个物体的运动状态 每个状态的相 有 position 和 速度 2个值，而position在现实中的表示可以用三维坐标 表示，速度也是三维数据表示 . 这样 每个状态 即 position 和速度2个值可由一个(x,y,z,px,py,pz)一个6维的数据表示。 这样描述这个物体的运动状态的相...
emd重构代码
03-13
<think>好的，我现在需要回答用户关于EMD算法代码重构的方法或示例的问题。首先，我需要回顾一下EMD（经验模态分解）的基本概念和常见实现，这样才能更好地理解重构代码的需求。EMD主要用于处理非平稳信号，通过分解成多个固有模态函数（IMF），这通常涉及迭代的筛分过程。 用户提到的代码重构，可能是指优化现有EMD代码的结构，提高可读性、可维护性或效率。首先，我应该考虑常见的重构技术，比如模块化、减少重复代码、优化数据结构和算法效率等。此外，EMD实现中的关键步骤，如极值点检测、包络线拟合、停止准则等，可能需要单独封装成函数。 接下来，我需要查找是否有典型的EMD代码示例，或者开源项目中的重构案例。例如，Python中的PyEMD库可能是一个参考，看看他们是如何组织代码结构的。另外，可能需要考虑面向对象的设计，将EMD分解过程封装成类，这样状态管理会更清晰。 然后，关于具体的重构技巧，比如将筛分过程分解为独立的函数，处理边界条件，或者优化插值方法（比如使用三次样条插值）的效率。同时，代码中的循环和条件判断是否可以简化，向量化操作是否可行以提高性能，尤其是在处理大规模信号时。 还需要考虑单元测试的添加，确保重构后的代码与原有功能一致。可能用户在实际项目中遇到代码难以维护或扩展的问题，因此示例代码需要展示如何分模块，以及如何通过参数配置来调整EMD的不同阶段参数，如停止条件。 最后，生成相关问题时要围绕EMD的实现、优化、应用和测试等方面，帮助用户深入理解相关主题。需要确保回答中的代码示例符合用户给出的格式要求，使用正确的LaTeX语法，并且引用相关的参考文献。</think>以下关于EMD算法代码重构的说明和示例： ### EMD算法代码重构方法 经验模态分解(EMD)的核心在于迭代提取IMF分量，重构时可遵循以下原则： 1. **模块化分解** 将极值检测、包络生成、筛分停止条件等步骤拆分为独立函数： ```python def find_extrema(signal): # 实现极值点检测逻辑 return maxima, minima def cubic_spline_interp(extrema, signal_len): # 三次样条插值生成包络 return envelope def check_stop_condition(imf, prev_imf, sdn=0.2): # 计算标准差停止条件[^2] return should_stop ``` 2. **面向对象封装** ```python class EMDProcessor: def __init__(self, max_imfs=5): self.max_imfs = max_imfs def decompose(self, signal): imfs = [] residue = signal.copy() while len(imfs) < self.max_imfs: imf = self._extract_imf(residue) imfs.append(imf) residue -= imf return imfs, residue def _extract_imf(self, signal): # 实现单次IMF提取过程 return imf ``` 3. **性能优化技巧** - 使用Numpy向量化操作替代循环 - 缓存重复使用的中间结果 - 采用更高效的插值算法 4. **配置化管理** 通过参数对象集中管理阈值参数： ```python EMDConfig = namedtuple('EMDConfig', [ 'max_iterations', 'stop_threshold', 'envelope_method' ]) ```
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