说明：利用经验模态分解进行故障预测，信号分析。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

说明：随机共振程序可以直接用。非常好的。

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说明：有助于EMD在风功率分解中的应用学习，对混合储能风功率波动平抑有一定的应用。

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说明：应用背景随着系统程度复杂化，其故障概率的各种预测及其统计计算方法较多，用MATLAB软件来编程进行估算值预测也愈来愈大众化，在此我们上传MATLAB概率统计30例预测方法及程序源码的介绍，以为初学者锻炼及学习之用。关键技术用MATLAB进行概率统计预测编程时，必须首先明白预测原理和建立预测模型，再以...

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说明：建模和预测的软件可靠性和网络可靠性 本论文研究尝试探索一方面，在软件中，另一方面，模型的累积失败的期限中的软件可靠性预测模型的 网络可靠性评估或任何其他系统，可以作为一个网络建模 (定向或不）。 人工神经网络和自回归方法已用于预测 累积软件故障。这些方法的培训以进化和模拟退火算法。发达国家...

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说明：第一届全国高校研究生数学建模竞赛优秀论文【题目C】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1]  ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...