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请参考
此前曾发布过试用版,试用期截止于2013年12月30日。此后一直未曾更新。由于对ESMD方法感兴趣并希望能继续使用者颇多,我们遂决定将其放开,提供给大家免费使用。此款软件是针对ESMD数据分析方法开发的,主要由李宗军老师完成。凡是与数据分析有关的科学探索都可尝试。
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预告:书稿《极点对称模态分解方法—数据分析与科学探索的新途径》已纳入出版计划,预计2015年6月会与读者见面,敬请关注。
[http://blog.sciencenet.cn/blog-686810-800911.html]
撰书缘由:ESMD方法自报导以来受到了来自不同领域的科研工作者特别是在读研究生的广泛关注,来信请教者络绎不绝。为了指导应用和免去反复答疑的困扰,遂决定将相关研究成果整理成书。此书将详细阐述ESMD方法及其最新进展,不但能让使用者无师自通,而且能让研究者很快进入前沿问题。
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ESMD数据分析方法简介:
请参阅科学网博客“数据分析方法新突破:ESMD方法”
[http://blog.sciencenet.cn/blog-686810-691899.html]
科学网2013年5月27日以“青岛理工大学研发数据处理新方法”为题对该校理学院王金良与李宗军两位老师合作研发的ESMD方法进行了报导[http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2013/5/278345.shtm];7月3日报道正式见报于《中国科学报》(2013-07-03 第4版 国际),题目为“青岛理工发明数据处理新方法” [http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2013/7/274855.shtm]。
ESMD方法是“极点对称模态分解方法”的简称,是著名的Hilbert-Huang变换的新发展,可用于信息科学、海洋和大气科学、经济学、生态学、医学和地震学等领域所有涉及数据处理的科研和工程应用。该方法的研发历时两年之久,完成于2012年4月,公开于2013年3月。主要论文:
Jin-Liang Wang and Zong-Jun Li. Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition Method for Data Analysis. Advances in Adaptive Data Analysis,Vol.5,No.3(2013),1350015(36pages). [DOI:10.1142/S1793536913500155]
http://arxiv.org/abs/1303.6540(国际电子论文公开网站,可免费获取)
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软件介绍:
1. 功能 Esmd4j v1.0是一款非线性数据分析软件,采用Java语言开发。具有跨平台性特点,
凡是支持JVM6及其以上版本的操作系统都适用。依照软件的菜单提示可执行如下操作:
(1) 对输入信号进行模态分解并输出相应图形和数据;
(2) 计算各个模态的瞬时频率和瞬时振幅并输出相应图形和数据;
(3) 计算脉动模态的总能量并输出相应图形和数据。
2 运行环境 普通微机,最低配置要求:CPU 512 MHz,内存512M,硬盘5G。
3 软件的安装与启动 软件以压缩包esmd4j-1.0-free.zip的形式发布,需要先从网上下载jre1.7以上版本的Java环境包软件平台。
安装很简单,只需将esmd4j-1.0-free.zip解压缩到目标目录下即可。在esmd4j根目录下软件的启动如下:
Windows平台下,在文件管理器或者cmd命令窗口中执行:
(1) run.bat 则启动软件后显示的界面与操作系统一致,即若是英文操作系统,就显示英文界面,
若是中文操作系统就会显示中文界面。
(2) run_zh.bat 则启动软件后显示的是中文界面(见图7.1)
(3) run_en.bat 则启动软件后显示的是英文界面;
Linux平台下,在 terminal 命令窗口中执行:
(1) sh ./run.sh 则启动软件后显示的界面与操作系统一致,即若是英文操作系统,就显示英文界面,
若是中文操作系统就会显示中文界面。
(2) sh ./run_zh.sh 则启动软件后显示的是中文界面
(3) sh ./run_en.sh 则启动软件后显示的是英文界面
4 注意事项 在执行操作之前请注意将待输入数据放于同一目录下(支持10000个数据点);最后剩余极点个数
(决定自适应全局均线最多能发生几次弯曲)和筛选次数(最好位于稳定的等值区间内)
可根据数据特点进行适当调整;对已保存的数据可根据个人需要应用Matlab等软件平台进行后续处理。
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高科技的核心是“数学技术”,而“数学技术”的两个主要手段是数值模拟和数据分析。有成熟数学模型的问题适用数值模拟,没有数学模型的问题只能依靠数据分析了。特别地,对于物理机制不明确的过程,研究有赖于观测实验。探索的方式往往是将杂乱无章的随机观测数据分解成不同的模态,从中寻找可能的变化规律。
要做创新性研究“要么抓住一个新问题,要么抓住一个新方法”,二者必居其一,否则便是平庸的。若想通过数据分析手段进行科学探索的话,ESMD方法会是一个不错的选择。
esmd4j-1.0-free.zip (请点击下载)
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