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最后更新于：2024-10-26 17:30:14

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该工具箱专为MATLAB开发

主要涉及信号处理的相关领域的相关算法

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方向条目
定制代码定制代码
1.时间序列预测1.1 ARIMA时间序列预测
 1.1.1 ARIMA代码说明文档（公开版）
1.1.2 ARIMA工具箱使用手册（完整版）
1.1.3 ARIMA时间序列预测图形界面版软件（公开版）
1.1.4 ARIMA时间序列预测图形界面版软件（完整版）
1.2 SARIMA时间序列预测
 1.2.1 SARIMA代码说明文档（公开版）
1.2.2 SARIMA工具箱使用手册（完整版）
1.2.3 SARIMA时间序列预测图形界面版软件（试用版）
1.2.4 SARIMA时间序列预测图形界面版软件（完整版）
1.3 LSTM-长短期记忆神经网络时间序列预测软件
1.4 BP神经网络时间序列预测程序
1.5 SVM支持向量机时间序列预测程序
答疑：时间序列预测单步预测与多步预测的区别？
2.时域、频域
分析
2.1 时频域分析工具箱（TFA_Toolboxs）下载与安装
2.2 频谱/功率谱快速画图程序
2.3 模态分析与HHT
2.3.0 “类EMD”分解7合1画图工具（MATLAB）
2.3.0 “类EMD”分解7合1画图工具（python）
 2.3.1 “类EMD”画图工具使用教程
2.3.2 VMD画图工具（MATLAB）
2.3.3 EWT画图工具（MATLAB）
2.3.4 EMD画图工具（MATLAB）
2.3.4 EMD画图工具（python）
2.3.5 EEMD画图工具（MATLAB）
2.3.6 CEEMD画图工具（MATLAB）
2.3.7 CEEMDAN画图工具（MATLAB）
2.3.8 ICEEMDAN画图工具（MATLAB）
2.3.9 DWT小波分解画图（MATLAB）
2.3.10 小波包分解画图代码（MATLAB）
2.3.11 IMF方差贡献率、平均周期、相关系数的计算，高频、低频、趋势项分量判别与重构程序
2.3.12 FastICA盲源分离
2.4 时频域分析
2.4.1 希尔伯特谱、边际谱、包络谱、瞬时频率/幅值/相位画图
2.4.2短时傅里叶变换STFT画图代码
2.4.3连续小波变换CWT画图代码
2.5 特征提取
2.5.1 特征提取（时域、频域指标）
2.5.2 特征提取（熵特征指标）
2.5.3 特征提取（多尺度熵）
2.5.4 特征提取（复合多尺度熵）
答疑：采样频率fs要怎样设置？
3.滤波
降噪		3.1 小波阈值滤波算法（软阈值、硬阈值、改进的阈值）
3.2 FIR、IIR滤波算法
3.3 类EMD滤波算法（相关系数、峭度、自适应等方法）
3.4 VMD-ICA滤波算法
3.5 类EMD-小波阈值降噪
4.模式识别/分类4.1 BP神经网络
4.1.1 使用python从零开始写一个神经网络
4.1.2 神经网络“分类”工具文档（公开版）
4.1.3 神经网络“分类”工具手册（完整版）
4.2 使用LSTM/BiLSTM/GRU做模式识别（分类）
4.3 CNN分类
4.3.1 使用CNN进行模式识别（分类）MATLAB代码
4.3.2 使用CNN进行模式识别（分类）Python代码
4.3.3 CNN文章图片绘制代码
5.回归预测5.1 使用CNN进行回归预测代码【MATLAB】
5.2 使用CNN进行回归预测代码【python】
6.数据降维6.1 主成分分析（PCA）降维
6.2 核主成分分析（KPCA）降维
6.3 t-SNE降维算法
6.4 MDS降维算法
7.优化算法7.1 优化算法合集16种
7.2 VMD的16种优化算法
8.剩余寿命预测8.1 基于相似性进行剩余有效寿命预测
8.2 基于退化模型进行剩余有效寿命预测
9.通用视频教程9.1 MATLAB的数据导入