Advertisement

VMD的分解代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文将深入解析VMD（Variable Modes Decomposition）算法的核心原理及其源代码结构，帮助读者理解如何通过编程实现非接触式振动模式分析。 信号分解和地震资料分解都非常实用且具有实际应用价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • VMD的分解代码
    优质
    本文将深入解析VMD（Variable Modes Decomposition）算法的核心原理及其源代码结构，帮助读者理解如何通过编程实现非接触式振动模式分析。 信号分解和地震资料分解都非常实用且具有实际应用价值。
     
  • VMD代码_vmd_VMD_matlab分解
    优质
    本项目提供了基于MATLAB与VMD（变分模态分解）算法的相关代码，适用于信号处理和数据分析领域。 VMD分解代码能够将原数据进行有效分解，从而更好地对数据进行分析。
     
  • VMD分解MATLAB代码.zip
    优质
    该资源包含用于执行VMD（变分模态分解）算法的MATLAB代码，适用于信号处理和数据分析。文件内含详细注释与示例数据，便于用户理解和应用。 基于MATLAB的VMD分解程序包括了VMD原函数和测试程序。该方法的效果优于EMD分解和小波包分解。
     
  • VMD代码详解：变分模态分解
    优质
    简介：本文详细解释了VMD（变分模态分解）算法的工作原理与代码实现，帮助读者理解如何通过编程语言对复杂信号进行高效、准确地分解。 VMD算法的原MATLAB代码中本人添加了详细的注释。配合我发表的相关博客内容可以快速入门了解VMD算法。
     
  • VMD-MATLAB代码：变分模态分解及其变体
    优质
    本项目提供了MATLAB实现的变分模态分解(VMD)及其多种改进版本的代码，适用于信号处理和数据分析等领域。 VMD（变分模式分解）及其变体的原始代码为：VMD.m；由K. Dragomiretskiy 和 D.Zosso 编写的 Variational Mode Decomposition, IEEE Trans.on Signal Processing 提供。 多元变分模式分解的代码是 MVVMD.m，该版本基于 N.Rehman 和 H.Aftab 的论文 Multivariate Variational Mode Decomposition, arXiv:1907.04509, 2019. 我们团队的作品包括：MVMD.p、STMVMD.p、MAC.p、MVMD.pyd、STMVMD.pyd。这些程序目前仅适用于 Matlab R2016a 的pcodes 和 Python3.6.5 的pydcodes。 请注意，上述代码仅供验证我们的论文“多维变分模式分解及其短时对应物”使用，除非另有通知，否则不得用于其他目的。如果对以上代码有任何疑问，请直接联系我们。 输入和参数： - 信号：需要进行时间域分解的原始信号。 - alpha：数据保真度约束平衡的调节参数。 - tau：双上升的时间步长（选择0）。
     
  • VMD变分模态分解的Python代码及测试案例
    优质
    简介：本资源提供了VMD（变分模态分解）算法的Python实现及其应用示例。包含详细的代码和测试用例，便于用户理解和使用该技术进行信号处理与分析。 变分模态分解（VMD）能够实现信号频域内各个分量的自适应分割，但需要指定模态个数K等参数。
     
  • VMD代码详解及MATLAB源码
    优质
    本资料深入解析VMD（变分模态分解）算法的核心原理与实现细节，并提供详尽的MATLAB源码示例，助力读者掌握其实现方法。 用于信号处理的VMD代码可以对信号进行分解处理。
     
  • MATLAB信号分析代码：VMD分解与包络谱分析
    优质
    本项目提供基于MATLAB的信号处理工具，采用变分模态分解(VMD)技术对复杂信号进行有效解析，并运用包络谱分析进一步提取信号特征。适合工程领域信号研究者使用。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行信号分析，并特别关注电机电流信号中的轴承故障检测。作为一款广泛应用于工程、科学与数学领域的强大计算软件，MATLAB具备卓越的信号处理及数据分析能力，使其成为此类任务的理想工具。 我们将重点介绍VMD（Variational Mode Decomposition，变分模态分解）算法。这是一种非线性且适用于非平稳信号的方法，能够将复杂信号分解为一系列简谐模态函数(IMF)。在电机电流信号分析中应用VMD旨在揭示隐藏的故障特征。通过该方法，可以将原始信号拆分为具有不同特性的多个IMF分量，每个分量对应不同的物理过程或潜在故障模式。 对电机电流信号进行分析通常涉及时域、频域及包络谱分析等多种技术手段。其中，时域分析主要观察信号随时间的变化情况；而通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，则可揭示其频率成分并识别特定的故障特征。此外，包络谱分析是检测周期性冲击型故障的有效方法之一，它借助希尔伯特变换提取出信号的包络线，从而更容易地识别出与故障相关的频率峰值。 在实际操作中，首先需要选定要进行分析的数据通道；随后可能还需对原始数据实施降采样处理以减少计算复杂度和存储需求。接下来利用VMD算法将处理后的信号分解为4个IMF分量，并通过进一步的频谱分析确定与故障模式相匹配的具体频率峰值。 总结而言，MATLAB中的“信号分析 VMD分解代码 包络谱分析”工具能够有效支持电机健康监测任务。该方法结合了先进的VMD技术以及传统的时域、频域和包络谱分析手段，帮助工程师及时发现并预防潜在的设备故障问题，从而提高系统的可靠性和维护效率。
     
  • VMD-DFA与FVMD在vmd降噪及vmd分解中的应用比较_VMD_DFA_vmd降噪_vmd分解_
    优质
    本文探讨了VMD-DFA和FVMD方法在vmd降噪和vmd信号分解中的应用，对比分析两种技术的优劣，为实际工程问题提供理论参考。 FVMD分解算法能够显著提高降噪性能，并且极大地提升了算法的精确性和运行速度。
     
  • VMD代码解析及MATLAB应用
    优质
    本课程深入剖析VMD（Variational Mode Decomposition）算法原理及其源码，并结合MATLAB进行实际操作演示与案例分析，旨在帮助学员掌握VMD技术在信号处理中的应用。 VMD分解代码能够将原数据进行有效分解，有助于更好地分析数据。