MATLAB参数建模法AR代码-FEHD频率提取分层分解

该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

Matlab基于参数建模的AR代码在电生理数据分析中扮演着重要角色，特别是在Wavesurfer应用中。这种方法利用Matlab的AR模型，有效地分析和处理复杂的电生理数据。

瞬时频率的计算方法你是不是总觉得不太靠谱，尤其遇上非零均值或者有点线性漂移的信号？InstantFrequencyOCMethod这个程序就挺好用，核心用了个叫“密切圆法”的小技巧，蛮巧妙的，挺稳。比起传统的 Gabor 方法，它更不容易算出什么负频率那类奇怪结果。 代码是基于MATLAB开发的，操作也简单。输入是你采样好的信号列矩阵和采样率，输出就是一个对应的瞬时频率列矩阵。关键是它从粒子速度而不是粒子轨迹入手，这样一来即使你信号有点偏移也没事，结果还挺稳。 背后原理参考了 Hsu 他们那篇 2011 年的论文，学术味儿是有，但用起来其实不难。适合那些非平稳信号的场景，比如水下声学、地震波、

基于 K-K 关系的 S 参数反演法程序是个挺实用的小工具，专门帮你搞定超材料电磁参数的提取。它不像老方法那样容易掉坑，多解、相位跳变这些问题，它得还挺稳。核心逻辑靠的是 Hilbert 变换修正相位，用 MATLAB 写得清楚，关键位置还加了注释，新手也能上手。 程序的核心在于相位修正和唯一性保障谐振频段的反演问题时，效果比传统方法靠谱多了。你只要把 S 参数数据准备好，照着代码跑一遍，反演结果就能出来，而且是连续平滑的，不用自己猜分支路径。 代码里还贴心地加了测试数据生成的函数，还有验证反演结果的方法。你要是搞超材料仿真或者做微波测试相关的课题，这套代码可以省你不少调试时间，尤其是在测量数

弹簧-质量系统是工程中常见的模型，在研究谐波运动和重力影响时特别有用。评估了悬挂在弹簧上的3个质量的平衡状态下的位移问题，使用了MATLAB和C++代码实现了Cramer法则、LU分解和矩阵求逆。

利用Matlab分别基于自相关函数（ACF）和加权平均差函数（W-AMDF）进行基音频率的计算，两种方法均已成功调试。相关word文档为下载资源，供参考对比。

EMD 的信号分解能力是真的挺强，适合那种非线性又不稳定的信号。你要是做图像、金融时间序列，或者生物信号啥的，挺值得一试。EMD（经验模态分解）这个方法是 Huang 在 1998 年提出来的，它可以把复杂信号一步步拆成多个不同频率的部分，也就是所谓的 IMF（内在模态函数），加一个残差部分。代码整体结构清晰，每一步都注释得蛮详细，适合用来学习。核心流程就是通过三次样条插值找到上下包络线，计算平均值，差分之后就能拿到第一个 IMF。你每次提取一个 IMF 后，都会更新残差，重复上面的过程，直到达到你设置的 IMF 数量或者残差够小就可以停了。代码还顺带把希尔伯特变换也做了，能直接算出每个 IM

本项目提供了视频图MATLAB代码，用于分层场景分析（HSA）的基准测试。这些代码和数据用于在具有分层地面真实性的Shore数据集上评估gPb-UCM算法的效果。要使用您自己的分割算法进行评估，请替换datasets/shore/ucm/中的文件，并在benchmark/correspond/目录中运行build.m。运行run_bench_batch.m以执行基准测试，并使用combine_bench.m进行结果汇总。