多元变分模态分解（MVMD）是一种信号分解方法，可以自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离。MVMD算法的具体步骤如下：假设原始信号S被分解为K个分量μ，保证分解序列为具有中心频率的有限带宽的模态分量，同时各模态的估计带宽之和最小，构造变分问题。引入惩罚参数α、Lagrange乘法算子λ，将约束变分问题转变为非约束变分问题，得到增广Lagrange表达式。初始化参数μ1 、ω2 、λ1 和n

辛几何模态分解（CEEMDAN）是一种处理非线性和非平稳信号的适应性信号分解方法。通过在信号中加入白噪声，并多次进行经验模态分解（EMD），从而获得原信号的多种本征模态函数（IMF）。这些IMF可以更好地捕捉到信号中的局部特征，特别是对于非线性、非平稳信号。快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换的算法。它可以在短时间内计算出信号在频域上的表达，从而提供信号的频率

TVFEMD (Time-Variant Filtered Empirical Mode Decomposition) 是一种信号分解算法，它是基于 EMD (Empirical Mode Decomposition) 方法发展而来的。EMD是一种自适应的数据分析方法，可以有效地将复杂的信号分解为一系列固有模式函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）。然而，EMD在处理非

HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法，它综合了平滑和滤波两种方法，能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点，将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时，充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点，能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像，真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法对快速傅立叶变换进行了改进，具有更大的灵活性。具体来

逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信号中的不同频率成分，并将其重构为原始信号。它的基本原理是通过变分模态分解的方式将信号分解为多个模态函数。在每个迭代步骤中，SVMD通过最小

PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）的回归预测算法。下面将详细介绍它的原理。粒子群优化（PSO）：PSO是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群觅食行为。它通过迭代搜索来寻找最优解。在PSO中，将每

EWT_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了经验小波变换（EWT）、多尺度特征提取（MFE）、支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的优点，旨在实现对复杂时间序列数据的高精度预测。

附出图效果如下：附视频教程操作：【MATLAB】语音信号识别与处理：小波去噪滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱代码见附件和视频~

RBF 神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种基于径向基函数的前向型神经网络。它的特点是具有快速的训练速度和良好的泛化性能。RBF 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中隐藏层是 RBF 层，它的神经元使用径向基函数来计算输入向量与每个神经元之间的距离，用这个距离值来作为神经元的激活函数。常用的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。

SCI 论文中经常会出现这样的神经网络图，那么在 MATLAB 里究竟是怎么画的呢，本文的代码是以输入层为 3，隐含层为 5，输出层为 1，进行代码编写和展示的。当然可以自定义输入层、隐含层和输出层的层数，对代码进行小修就可以出图。