NMF分解

Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿包括非负矩阵分解的讲义和相关程序截图。

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.sha

这是一个MATLAB编写的用于面部识别的NMF分解程序，可以在互联网上获取。本人尝试了一整天，但由于技术限制未能成功运行。希望能为需要的人提供帮助。文件包含nmfpack.part01.rar至nmfpack.part14.rar。

这是一个使用NMF分解技术进行人脸识别的MATLAB程序，包含以下部分： nmfpack.part01.rarnmfpack.part02.rarnmfpack.part03.rarnmfpack.part04.rarnmfpack.part05.rarnmfpack.part06.rarnmfpack.part07.rarnmfpack.part08.rarnmfpack.part09.rarnmfpack.part10.rarnmfpack.part11.rarnmfpack.part12.rarnmfpack.part13.rarnmfpack.part14.rar

研究论文《community preserving network embedding》的matlab实现已支持直接应用于Texas、Cornell等多个数据集。

----此脚本说明了如何使用NMF提取和弦音乐中的鼓部分。它利用了Mathworks文件交换中可用的NMF和Signal类。该技术的主要流程是： 计算不同频段的起始点。 将整个信号建模为NMF，对应于鼓的分量的H被初始化。 对信号进行过滤。 对于小文件（大约30秒），此代码应该可以正常工作。将此脚本用于研究目的时，请提供相应的参考：@article{LiutkusGPSS,author = {Liutkus, A. and Badeau, R. and Richard, G.},journal = {IEEE Transactions on Signal Processing},title

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。

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