6.VMD(变分模态分解) 焦点滚动

2023-06-24 19:49:51 来源：哔哩哔哩

VMD（Variational Mode Decomposition，变分模态分解）是一种基于变分贝叶斯理论的信号分解方法，能够对非平稳信号进行分解和处理。

【资料图】

VMD方法的主要流程包括：

1. 对信号进行希尔伯特变换，得到模长和相角；

2. 定义一个正则化项和目标函数，不断优化目标函数并使用SVD方法分解得到VMD的一组模态函数；

3. 对模态函数进行希尔伯特反变换得到实际模态函数。

VMD的主要优点有：

1. 能够对非平稳信号进行分解，对信号的时频局部结构有很好的适应性；

2. 能够精确地分离出数据中不同时间尺度的模态函数；

3. 可以根据需要调整正则化系数，从而控制分解结果的稀疏性和光滑性。

VMD方法的缺点是计算量较大，在处理长时间的信号时可能会出现分解结果不稳定的情况。同时，正则化系数的选择对分解结果有一定影响，在实际应用时需要根据具体情况进行选择和调整。

（1）原始信号

（2）VMD分解的效果（时域图）

（3）VMD分解的效果（时域图和频谱图）

具体代码见：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ1u

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