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  • EMD和EEMD对原始数据分解之后再进行重构的意义是什么?如何重构? - 知乎
    举例说明,还是以上篇文章中的2012-2020年原油期货价格历史数据为例,首先进行eemd分解: 安装上述思路进行t检验,发现在指标5处显著不为0,那么IMF1-4代表高频分量,IMF5-10代表低频分量。
  • 为什么EMD(EEMD)分解可以用于预测? - 知乎
    3 2 使用EEMD分解 可通过函数eemd(x, nstd, nee)来实现,其中,x为原始时间序列数据,nstd为加噪的标准差,nee为分解的次数。函数返回一个矩阵,每一列代表一个本征模态函数,最后一列代表残差项。 EEMD分解的步骤如下:
  • EMD分解信号后,怎么确定其IMF分量的对应因素? - 知乎
    可以看出,eemd分解分量的平均周期是逐渐增大的。 三、相关系数 相关系数的概念在以前的文章中讲过: mr 看海:衡量数据“像不像”——协方差与相关系数
  • 集合经验模态分解EEMD如何做有效改进? - 知乎
    eemd分解后的序列必须重新建构才能建立预测模型吗? 2 个回答 一组数据通过EEMD分解后得出8列数据,怎么才能通过预测模型由历史数据预测出未来一天的数据呢? 3 个回答
  • Mr. 看海 - 知乎
    我是Mr 看海,我在尝试用信号处理的知识积累和思考方式做量化交易,应用深度学习和AI实现股票自动交易,目的是实现财务自由~ 目前我正在开发基于miniQMT的量化交易系统——看海量化交易系统(KhQuant 是其核心框架)。
  • 同一段信号,EEMD分解出的层数小于CEEMD,这是为什么呢?
    是不一样,很正常。 这些类emd方法都存在模态混叠现象,都有过分解、欠分解。 多看看论文上别人是怎么选取感兴趣的分量,比如说,一般我们就选取前几个imf分量进行合成,后面的分量以及趋势项都不要,大体上越靠前的分量越好,含有有用的信息越丰富,这就是我们感兴趣的分量。
  • 时间序列预测,采用EEMD_LSTM模型,如何建模? - 知乎
    eemd分解出来累加还原能得到原始数据吗? 我曾试过EMD累加还原能得到原始数据,但EEMD会有较大偏差,这不变相处理了数据! 我用的Python的封装包!
  • 经验模态分解(EMD)方法能不能用于时间序列预测? - 知乎
    经验模态分解及其变体,变分模态分解,离散小波变换,经验小波变换等等模态分解算法,都可以对信号进行预处理分解,之所以进行分解,是为了更好地进行多分辨分析,好多在原始信号里观察不到的细节信息,在多分辨分析框架下便可以很清晰的展现出来。
  • 集合经验模态分解EEMD如何做有效改进? - 知乎
    知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、商业、影视
  • 为什么有EEMD分解能用于预测? - 知乎
    为什么有eemd分解能用于预测? EEMD分解后,讲子序列拿去预测,再重构各序列结果,但是EEMD分解后再重构根本与原序列数据不一样啊,为啥那么多论文还用这个方法去预测?


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