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ROS2之DDS问题汇集
参考：
answers.ros.org/question/403517/ros2-network-communication-does-it-even-work-reliably/ reliably？
目前，调通就很开心，最长测试过100小时，还别说，各种小bug，但是大问题不会有。
算…
VMD/NAMD命令/规则
添加周期性水环境 package require solvate solvate ubq.psf ubq.pdb -t 5 -o ubq wb -t (override with any of the following) -o (data will be written to output.psf/output.pdb) 添加离子中和多余电荷 autoionize
-psf
file.psf
-pdb
file.pdb [options] 可以直…
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VMD 项目下载及安装教程
VMD 项目下载及安装教程 vmd :pray: preview markdown files 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vm/vmd
1、项目介绍
VMD（View Markdown）是一个用于预览 Markdown 文件的开源工具。它能够在单独的窗口中以 GitHub 风格渲染 Markdown 文件…
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二、信号分解 —＞ 变分模态分解（VMD）学习笔记
简述：
变分模态分解由Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出，可以很好抑制EMD方法的模态混叠现象（通过控制带宽来避免混叠现象）。与EMD原理不同，VMD分解方式是利用迭代搜索变分模型最优解来确定每个分解的分量中心频…
使用vmd渲染并保存指定分辨率的图片
准备TCL脚本文件
# 设置渲染分辨率为1920x1080,600dpi
render TachyonInternal out.tga width 1920 height 1080 dpi 600# 启用抗锯齿选项
display antialias on运行TCL 输入：
source render.tcl使用Photoshop打开输出的out.tga文件并保存常用图片格式
浅谈VMD---变分模态分解
很多场景下，我们需要将信号进行分解，为我们下一步操作提供方便，常用的分解方法可以有EMD族类，例如EMD、EEMD、FEEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等，当然也有小波分解、经验小波分解等，总之分解方式多种多样，根据样本的特点，选用不同的分解方式。这里简要介绍VMD分解。 Konstant…
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VMD-CNN-LSTM 是一种混合深度学习模型，结合了变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的…
EMD和VMD学习记录
EMD
来源：浅谈经验模态分解-EMD | MuYis Blog (muyi110.github.io)、EMD经验模态分解介绍_from pyemd import emd-CSDN博客
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数&…
)
VMD细碎知识点(4)
1、打开VMD main上Extensions中的TkConsole这是VMD的控制命令区域。
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3、原子颜色设置动力学键：用fortran编写成lammps文件，可以识别原子类型，比如系统原子类型是1和2&#x…
VMD（Visual Molecular Dynamics）安装与使用指南
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VMD，即Visual Molecular Dynamics，是一款强大的分子建模和可视化软件，广泛应用于生物化学、分子生物学以及计算化学…
【优化算法】VMD分解算法的16种优化，对K和alpha参数寻优，附MATLAB代码
在上一篇文章中，我们介绍了优化算法的基本原理和一些常见的生物启发式算法。另外我们封装了一个16合1的寻优函数。
不过在上一篇中，我们举了一个简单的数值模型作为适应度函数的演示案例，然而在实际的研究中，适应度函数往往要复杂…
VMD（变分模态分解）
VMD，全称是变分模态分解，是一种用来分离非固定频率信号的方法。其原理源于信号处理中的固定频率信号大小不固定的问题。与傅里叶变换等传统方法相比，VMD可以更好地处理这种非固定频率信号的问题。 VMD的目标是将一个复杂信号分解为多个本征模…
类EMD的“信号分解方法”及MATLAB实现（第四篇）——VMD
重头戏来了。
在以往的应用经验里，VMD方法在众多模态分解方法中可以说是非常好的。从催更力度上看，这个方法也是格外受关注。笔者决定加快进度快一些写完这个方法，十月份了有些同学要开始做毕设，希望这篇文能帮上忙。
1. VMD&am…
的理解)
对变分模态分解(VMD)的理解
1、VMD的基本概念 VMD是一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，并且可以实现IMF的有效分离…
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