MEMD分解在深度学习模型训练中的应用摘要 MEMD（多元经验模态分解）是一种有效的时间序列信号预处理方法，通过将复杂信号分解为多个本征模态函数（IMFs），显著提升深度学习模型的预测性能。该方法能够增强特征表达、降低噪声干扰，适用于LSTM、GRU等时序模型。关键参数包括IMF分解数量（3-5个为宜）、模型选择和训练轮数等。MEMD具有自适应分解特性，可针对不同复杂度信号自动调整，结合深度学习模

yolov8源码绘制的map曲线图不够清晰，python代码绘制的曲线图导入word之后清晰度也不够高，所以选择使用matlab来绘制曲线图，matlab可以直接复制图窗到word中，在转换成pdf也不会失真。点击编辑，复制图窗即可复制到word中。绘制map曲线图首先要从训练好的result.txt或者result.csv文件中将map的值存放到map.xlsx文件中，第一列是epoch，剩下的

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