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Smart aerodynamic control devices design and vibration reduction analysis for wind turbine blades

于 2020-12-12 发布

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遗传算法案例实现函数最优解
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信号分解CEEMDAN算法（ceemdan.m）
function [modes its]=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)% WARNING: for this code works it is necessary to include in the same%directoy the file emd.m developed by Rilling and Flandrin.%This file is available at %http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html%We use the default stopping criterion.%We use the last modification: 3.2007% % This version was run on Matlab 7.10.0 (R2010a)%----------------------------------------------------------------------% INPUTs% x: signal to decompose% Nstd: noise standard deviation% NR: number of realizations% MaxIter: maximum number of sifting iterations allowed.%% OUTPUTs% modes: contain the obtained modes in a matrix with the rows being the modes % its: contain the sifting iterations needed for each mode for each realization (one row for each realization)% -------------------------------------------------------------------------% Syntax%% modes=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)% [modes its]=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)%%--------------------------------------------------------------------------% This algorithm was presented at ICASSP 2011, Prague, Czech Republic% Plese, if you use this code in your work, please cite the paper where the% algorithm was first presented.

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精通机器学习MATLAB 分步实施指南.pdf
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【实例简介】预测信号由二阶线性预测模型产生， .其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2 一.实验目的 1.预测信号由二阶线性预测模型产生，.其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2； 2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除，恢复原始信号。

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