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EMD的Toolbox及使用方法 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, 简称EMD）是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解, 无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。正是由于这样的特点, EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解, 因而在处理非平稳及非线性数据上, 具有非常明显的优势。所以, EMD方法一经提出就在不同的工程领域得到了迅速有效的应用, 例如用在海洋、大气、天体观测资料与地震记录分析、机械故障诊断、密频动力系统的阻尼识别以及大型土木工程结构的模态参数识别方面。本工具书主要分以下几个部分：导论、非稳态信号介绍、一维时频信号分解、二维时频信号分解、时频影像信息提取等。 (Time frequency toolbox for use with MATLAB The Time-Frequency Toolbox has been mainly developed under the auspices of the French CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique). It results from a research effort conducted within its Groupements de Recherche ”Traitement du Signal et Images” (O. Macchi) and ”Information, Signal et Images” (J.-M. Chassery). Parts of the Toolbox have also been developed at Rice University, when one of the authors (PG) was visiting the Department of Electrical and Computer Engineering, supported by NSF. Supporting institutions are gratefully acknowledged, as well as M. Guglielmi, M. Najim, R. Settineri, R.G. Baraniuk, M. Chausse, D. Roche, E. Chassande-Mottin, O. Michel and P. Abry for their help at different phases of the development.)

中国石油大学张欣老师的 控制系统仿真 的学习教程。包括ppt及matlab程序。(China University of Petroleum teacher Zhang control system simulation tutorials. Including ppt and matlab program.)

粒子群反演算法，可用于波动反演，地震领域，岩石破裂领域。(Particle swarm inversion algorithm can be used in wave inversion, seismic field, rock fracture field.)

二维数据平滑，跟定二维数据，每9个点拟合，中间点带入拟合的曲线，得到平滑后的数据(2 d data smoothing, with 2 d data, fitting every nine points, intermediate points to the fitting curve, get data after smoothing)

MATLAB的图像处理,主要说明了图像处理中的主要问题，由孙兆林编著。(MATLAB)

基于MATLAB GUI的成绩查询系统，可以计算学生的平均成绩，查询名词，及格人数等。 m文件(Query results system based on MATLAB GUI that can calculate the average scores of students, the query terms, and the number of passes, etc.m file.)

BPSK SNR vs BER graph simulation awgn channel

说明：  CEEMD算法文件，已经过测试，可完全能够使用！！！(CEEMD algorithm file)

conditional random fields

基本PCNN演算法，處理圖像的基本類神經網路。(Basic PCNN algorithm, the basic image processing and neural networks.)