完整的灰色数据融合预测算法与灰色关联度例子

资 源 简 介

完整的灰色数据融合预测算法与灰色关联度例子

详 情 说 明

灰色数据融合预测算法是一种结合灰色系统理论与多源数据融合的预测方法，其核心是通过灰色关联度分析不同数据序列的相似性，并利用GM(1,1)等灰色模型进行趋势预测。典型的例子是对具有不确定性的时序数据（如经济指标、设备退化曲线）进行建模，通过关联度加权融合多组预测结果，最终降低单一模型的随机误差。

能量熵的计算常用于信号特征提取，例如在语音识别中，通过分析信号短时能量熵的分布差异，可区分不同数字音的时频特性。仿真图中速度-距离-幅度的三维图像能直观反映信号动态变化规律，例如雷达信号处理中调频脉冲的回波能量分布。

线性调频脉冲压缩的Matlab实现通常包含三步：生成线性调频信号、模拟目标回波、通过匹配滤波器实现脉冲压缩。累计贡献率方法则用于优化特征选择，例如在PCA降维时保留主要成分。

GMCA（广义形态分量分析）是一种快速盲源分离算法，适用于混合信号的成分解析。其核心思想是利用形态多样性（如稀疏性、平滑性）构建分离准则，相比传统ICA更适应非高斯混合信号。在工程中可用于振动信号去噪或图像纹理分离。