算法代码中心 – 精选算法合集
最后更新于：2025-10-13 01:36:33
🎯 算法代码中心
精选MATLAB和Python算法代码，涵盖机器学习、信号处理、数据分析等多个领域
🤖 模式识别与分类
SVM多分类算法
基于支持向量机的多类别分类，支持多种核函数
CNN卷积神经网络分类
深度学习图像分类，自动特征提取
LSTM/BiLSTM/GRU分类
循环神经网络，专门处理序列数据分类
BP神经网络分类（公开版）
经典前馈神经网络分类工具
BP神经网络分类（完整版）
完整版BP神经网络工具箱
Python从零实现神经网络
教程：手写神经网络，深入理解原理
📈 回归预测
CNN回归预测
使用卷积神经网络进行数值预测
LSTM/BiLSTM/GRU回归预测
多变量回归预测，处理时序关系
⏱️ 时间序列预测
ARIMA时间序列预测（公开版）
自回归移动平均模型
ARIMA时间序列预测（完整版）
ARIMA完整工具箱
ARIMA图形界面版（公开版）
可视化操作界面
ARIMA图形界面版（完整版）
完整版图形界面软件
SARIMA时间序列预测（公开版）
季节性自回归移动平均
SARIMA时间序列预测（完整版）
SARIMA完整工具箱
SARIMA图形界面版（试用版）
可视化操作界面
SARIMA图形界面版（完整版）
完整版图形界面软件
LSTM时间序列预测
长短期记忆网络预测
BP神经网络时间序列预测
BP网络预测程序
SVM时间序列预测
支持向量机预测
EMDs-ARIMA组合预测
模态分解+ARIMA
EMDs-RNNs组合预测
模态分解+循环神经网络
类EMD-LSTM组合预测
模态分解+LSTM
🎯 优化算法
16种优化算法合集
遗传算法、粒子群、差分进化等16种算法
VMD优化算法16种
智能算法优化VMD参数
优化算法修改适应度函数教程
视频教程：如何修改适应度函数
🔊 信号处理与滤波降噪
📊 模态分解算法
类EMD分解7合1画图工具
EMD/EEMD/CEEMDAN等7种算法合集
VMD变分模态分解
变分模态分解画图工具
EMD经验模态分解
经典EMD算法
EEMD集合经验模态分解
改进EMD，减少模态混叠
CEEMD完全EEMD
完全集合经验模态分解
CEEMDAN自适应噪声EEMD
自适应噪声完全EEMD
ICEEMDAN改进CEEMDAN
改进的CEEMDAN算法
EWT经验小波变换
结合EMD和小波的分解方法
DWT小波分解
离散小波变换画图
小波包分解WPT
小波包分解画图代码
🧹 滤波降噪算法
ICEEMDAN-样本熵-小波阈值降噪
模态分解+熵筛选+小波去噪
VMD-ICA滤波算法
变分模态分解+独立成分分析
EMD-ICA滤波算法
EMD+ICA组合滤波
FastICA盲源分离
快速独立成分分析
小波阈值滤波算法
软阈值、硬阈值、改进阈值
FIR、IIR滤波算法
有限/无限脉冲响应滤波器
类EMD滤波算法
相关系数、峭度、自适应方法
📈 时频分析
希尔伯特谱/边际谱/包络谱
瞬时频率/幅值/相位画图
短时傅里叶变换STFT
时频分析画图代码
连续小波变换CWT
小波时频分析
频谱/功率谱快速画图
频域分析工具
🔍 特征提取
时域频域特征提取
均值、方差、峰度、频谱能量等
熵特征提取
样本熵、近似熵、排列熵等
多尺度熵MSE
多尺度熵特征提取
复合多尺度熵CMSE
改进的多尺度熵
IMF统计分析
方差贡献率、平均周期、相关系数
📚 教程与工具
CNN数据预处理与调参技巧
CNN实战技巧教程
小波阈值函数绘图教程
小波阈值函数可视化
类EMD画图工具使用教程
EMD系列工具详细教程
时间序列单步vs多步预测
答疑：预测方法对比
采样频率fs设置方法
答疑：采样频率设置
Python数据导入
Python数据处理基础
时频域分析工具箱TFA
工具箱下载与安装
💡 版本说明
📘 MATLAB版本
- 需要MATLAB软件环境
- 代码可读性强，便于学习
- 适合科研和教学使用
- 提供完整源码和注释
🐍 Python版本
- 开源免费，跨平台
- 丰富的第三方库支持
- 适合工程部署
- 易于集成和扩展
公开版 vs 完整版
- • 公开版（试用版）：提供基础功能，有一定限制（如数据量、功能），适合学习和测试
- • 完整版：无限制，提供完整源码和详细注释，包含技术支持和视频教程
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