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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...

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说明：一种新的信号分解方法，算法简单，速度快，效率高。有仿真程序。 它由输入数据自驱动分解，类似于经验模态分解（EMD），可将一个复杂的信号分解成几个适当的旋转分量和一个残差。

说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，采用偏最小二乘法，包括数据分析、绘图等等,仿真效率很高的，阐述了负荷预测的应用研究,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

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说明：仿真效率很高的，基于负熵最大的独立分量分析，双向PCS控制仿真，GPS和INS组合导航程序，数据模型归一化，模态振动，基于互功率谱的时延估计。