《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

吴林斌.基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y 伸缩仪信号随机噪声压制方法[J/OL].大地测量与地球动力学. https://doi.org/10.14075/j.jgg.2023.07.103
《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记,论文阅读,论文阅读
CEEMDAN和ICEEMDAN性质差不多,只是改良了一下
这篇文章相较于上级篇文章,没有用方差和相关系数来评估IMF的噪声含量,而是提出用分布熵这个词来评估的,
《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记,论文阅读,论文阅读
分布熵,它通常用来描述一个随机变量的概率分布的不确定程度——因为噪声应该是算随机出现的,所以说属于一个熵增的表现
但是他论文中的思路跟我的想法是倒过来的,所以目前存疑,但是这个分布熵的概念代替了方差和相似系数的指标
《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记,论文阅读,论文阅读
《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记,论文阅读,论文阅读文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833324.html

到了这里,关于《基于ICEEMDAN 和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法》论文笔记的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 现代信号处理——随机信号的统计描述

    一、信号的分类 确定性信号:能够以确定的时间函数表示的信号,信号在任何时刻的取值都是固定的,信号的取值都是可以通过表达式算出来的。 随机信号:称为不确定信号或随机过程,不是时间的确定函数,没有确定的表达式,只能通过观察去得到它的样本。 例如,观察

    2023年04月10日
    浏览(40)
  • 随机振动信号的特征——PSD(功率谱密度)

    1、背景 信号可分为确定性信号和随机信号。确定性信号是每个时间点上的值可以用某个数学表达式或图标唯一地确定的信号;而随机信号(random signal),幅度未可预知但又服从一定统计特性的信号,又称不确定信号(百度百科的解释)。随机信号是普遍存在的,也不能用一个

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • 【考研数学】概率论与数理统计 —— 第二章 | 一维随机变量及其分布(2,常见随机变量及其分布 | 随机变量函数的分布)

    承接前文,我们继续学习第二章,一维随机变量及其分布的第二部分内容。 (一)(0-1)分布 设随机变量 X X X 的可能取值为 0 或 1 ,且其概率为 P P P { X = 1 X=1 X = 1 } = p , =p, = p , P P P { X = 0 X=0 X = 0 } = 1 − p ( 0 p 1 =1-p(0 p 1 = 1 − p ( 0 p 1 ,称 X X X 服从(0-1)分布,记为 X ∼ B

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 数据挖掘题目:根据规则模板和信息表找出R中的所有强关联规则,基于信息增益、利用判定树进行归纳分类,计算信息熵的代码

    S∈R,P(S,x )∧ Q(S,y )== Gpa(S,w ) [ s, c ] 其中,P,Q ∈{ Major, Status ,Age }. Major Status Age Gpa Count Arts Graduate Old Good 50 Arts Graduate Old Excellent 150 Arts Undergraduate Young Good 150 Appl_ science Undergraduate Young Excellent Science Undergraduate Young Good 100 解答: 样本总数为500,最小支持数为5

    2024年02月06日
    浏览(50)
  • 基于容器技术和服务发现的全新大数据平台弹性伸缩方法

    随着科技的不断发展,各个行业都在不断地数字化和智能化。在这个过程中,大数据技术成为了许多行业的重要支撑。而随着大数据技术的普及,行业分类和设备装置的不断更新换代,弹性伸缩成为了一个不可避免的问题。本文将介绍基于服务发现和容器技术的大数据平台弹

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • 【云原生•监控】基于Prometheus实现自定义指标弹性伸缩(HPA)

    「Autoscaling即弹性伸缩,是Kubernetes中的一种非常核心的功能,它可以根据给定的指标(例如 CPU 或内存)自动缩放Pod副本,从而可以更好地管理和利用计算资源,提高系统的可用性和性能,同时减少开销和成本。弹性伸缩可以解决服务负载存在较大波动或资源实际使用与预估

    2024年02月14日
    浏览(46)
  • 概率统计·样本及抽样分布【随机样本、抽样分布】

    总体:试验的全部可能的观察值称为总体 个体:总体中每个可能的观察值称为个体 总体期望=样本平均期望 总体方差/n=样本平均方差 X 1 ,X 2 ……X n 相互独立(x 1 ,x 2 ……x n 是观察值),称为总体X的一个简单随机变量(样本) 联合=(全部)边缘相乘 函数表示化(不含未

    2024年02月10日
    浏览(57)
  • 连续型随机变量的分布(均匀分布、指数分布、正态分布)

    均匀分布是指在一个区间内各个数值出现的概率相等的一种随机分布。“均匀”这一概念可以理解为,在任何子区间上,变量的取值概率相等。它的概率密度函数为:  其中,a和b分别为区间的上下限。 均匀分布的特点是,它的概率密度函数为常数,即该分布内每一个数据点

    2024年02月11日
    浏览(52)
  • PT_二维随机变量:正态分布的可加性/一维随机变量函数与正态分布

    一维随机变量函数与正态分布 PT_随机变量函数的分布_随机变量线性函数的正态分布_xuchaoxin1375的博客-CSDN博客 🎈正态分布的可加性 区别于一维随机变量的函数的正态分布的规律,多维随机变量(各个分量相互独立同分布)具有不同的规律 在一维的情况中, X ∼ N ( μ , σ 2 ) , 则

    2023年04月25日
    浏览(65)
  • 【k8s、云原生】基于metrics-server弹性伸缩

    第四阶段 时  间:2023年8月18日 参加人:全班人员 内  容: 基于metrics-server弹性伸缩 目录 一、Kubernetes部署方式 (一)minikube (二)二进制包 (三)Kubeadm 二、基于kubeadm部署K8S集群 (一)环境准备 (二)部署kubernetes集群 (三)安装Dashboard UI (四)metrics-server服务部署 (

    2024年02月12日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包