eemd2-mpi：实现MPI并行的二维EEMD算法

资源摘要信息:"eemd2-mpi:MPI版本的二维集成经验模式分解" 知识点概述： 1. eemd2-mpi是针对二维数据集进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）的一个并行计算版本，它基于MPI（Message Passing Interface）标准实现，适用于多核处理器或多节点计算环境。 2. 李波男来自台湾中研院物理所，是该工具的开发者之一。该工具能够处理大规模的二维数据集，通过集成经验模式分解技术来分析数据。 3. eemd2-mpi程序的编译依赖于GSL（GNU科学库）和MPI Intel编译器。GSL库提供了必要的数学函数支持，而MPI Intel编译器则用于并行计算程序的编译和优化。 4. 编译命令中的参数 "-lgsl", "-lgslcblas", 和 "-lm" 分别链接了GSL库、GSL的CBLAS库（一个用于线性代数操作的库）以及数学库（Math Library）。 5. 优化选项 "-O3" 表示编译器将进行高级优化，以期获得更好的性能。 6. 编译后的程序命名为 "mpi-eemd2"，通过MPI的mpirun命令进行并行运行。 7. 运行程序的参数包括： - 第一个参数为CSV格式的输入文件，其中第一个数字表示数据的尺寸数，后跟三个整数表示三个尺寸。其余为输入数据的一维数组形式。 - 第二个参数为要分解的模式数，默认值为3。 - 第三个参数为合奏数，默认值为1。 - 第四个参数为白噪声的西格玛值，默认为0，此时EEMD退化为EMD。 - 第五个参数为输出数据的文件名后缀，如果未指定则默认分配一个随机数。 8. eemd2-mpi适合对大型数据集进行处理，能够显著提高二维经验模态分解的运算速度。 C++知识点： 1. MPI（Message Passing Interface）是一个用于并行计算的标准化和通用的消息传递系统。它不仅定义了库的语法和语义，还提供了在不同并行计算平台上运行的可移植性。 2. 使用MPI进行程序设计通常需要包含MPI头文件，并且在编译时链接MPI库。 3. 在C++中使用MPI时，常见的函数有MPI_Init, MPI_Finalize, MPI_Comm_size, MPI_Comm_rank, MPI_Send, MPI_Recv等，分别用于初始化和终止通信、获取通信子的大小和进程的排名、发送和接收消息。 4. 标签"C++"意味着该程序是使用C++编程语言开发的，因此在开发和维护过程中将遵循C++的编程原则和最佳实践。 文件使用： 1. eemd2-mpi-master是项目文件的压缩包名称，表明这是一个工程的主文件夹，其中包含了实现MPI版本二维EEMD的全部源代码文件和其他必要的辅助文件。 2. 用户需要下载eemd2-mpi-master压缩包，并在支持MPI的系统环境中进行解压缩。 3. 解压缩后，用户需根据项目说明文档配置好编译环境，然后使用mpicxx编译器进行编译。 4. 编译成功后，用户将获得一个名为 "mpi-eemd2" 的可执行文件，使用该文件并结合上述参数执行命令即可进行数据的二维集成经验模式分解。 5. 正确使用eemd2-mpi可以高效地处理大规模数据集，为科研和工程领域提供了强大的数据处理工具。