说明:鉴于LCD方法存在的问题,本文提出了一种基于互相关匹配端点延拓局部特征尺度分解(Cross-correlation matching endpoint Extension Local Characteristic scale Decomposition,简称CELCD),由于LCD分解原理是依据信号...
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,使用混沌与分形分析的例程,用于建立主成分分析模型,插值与拟合,解方程,数据分析,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析。a