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VMD分解的Matlab程序文件。

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简介：
利用MATLAB开发的一种VMD分解程序，其中包含了VMD原始函数以及用于测试的配套程序。实验结果表明，该程序的性能优于传统的EMD分解方法和小波包分解技术，在诸多应用场景下展现出更卓越的表现。

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  • 基于MATLAB的VMD分解程序
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    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的变分模态分解（VMD）程序。该工具能够高效地将信号分解为若干个窄带模式函数，适用于多种数据分析与处理场景。 基于MATLAB的VMD分解程序可以直接调用，并且其效果优于EMD分解和小波包分解。
     
  • VMD变分模态分解的MATLAB程序包
    优质
    简介：这是一个用于执行VMD（变分模态分解）算法的MATLAB程序包。它提供了一套全面的工具，方便用户对信号进行高效、准确的模式分解分析。 要使用VMD变分模态分解的MATLAB程序包，请将压缩包中的VMD.m文件添加到MATLAB子路径下（在MATLAB面板上方点击Set path→添加子路径），或者直接将其放在当前运行的文件夹中也能使用。
     
  • VMD确定分解层数的程序_naturally6y7_vmd分解层数_vmd分解程序
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    本程序用于自动化设定VMD算法中信号或数据序列的模式分解层数，采用自然准则确保每一层包含有效的模态成分。通过此工具，用户能够高效地应用VMD技术进行复杂信号分析与处理。 VMD分解层数程序可以用于确定VMD的分解层数。
     
  • 基于灰狼优化算法的VMD分解的MATLAB程序
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    本程序利用灰狼优化算法改进变分模态函数分解技术，通过MATLAB实现信号处理与特征提取，适用于复杂数据的分析研究。 基于灰狼优化算法的VMD分解MATLAB程序包含完整数据和代码。 通过设置criterion 的值可以选择适应度函数： - 选择1时采用排列熵最小化； - 选择2时采用最小包络熵最小化； - 选择3时采用信息熵函数最小化； - 选择4时采用样本熵函数最小化。
     
  • VMD分解MATLAB代码.zip
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    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。
     
  • MATLAB中的变分模态分解(VMD)
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    简介：本文介绍MATLAB中实现的变分模态分解（VMD）技术，一种将信号分解为若干个窄带模式函数的方法。通过优化算法确定各模式中心频率与带宽，适用于非平稳信号处理。 我已经在MATLAB里运行了一个很好的变分模态分解（VMD）程序，并且如果想要画图的话可以在程序中添加相应的绘图代码。
     
  • MATLAB中的变分模态分解(VMD)
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    简介：MATLAB中的变分模态分解（VMD）是一种非线性信号处理技术，用于将复杂信号高效地分解为一组具有窄带特性的模态函数。该方法在噪声抑制与特征提取方面展现出强大能力，在工程、医学等多个领域有着广泛的应用。 本段落介绍如何使用MATLAB 2020a及以上版本进行变分模态分解（VMD, Variational Mode Decomposition）。主要内容包括：对输入信号执行VMD操作；三维可视化及二维绘图每个IMF（固有模函数）分量和残余分量。选择三个IMF分量与残差部分重构原始信号，并将重构后的信号与原数据进行对比分析。文档详细介绍了整个过程并附带注释，确保代码可以顺利运行。此外还提供了一组测试数据以供参考调整格式后使用这些代码来处理自己的数据集。
     
  • VMD与EMD信号分解及主程序
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    本项目专注于VMD（变分模态分解）和EMD（经验模态分解）技术的研究与应用，旨在开发一套高效的信号处理软件系统，包括核心算法实现、优化及测试。 在信号处理领域，VMD（变分模态分解）与EMD（经验模态分解）是两种常用的技术手段，用于将复杂的时间序列数据拆解为一系列具有物理意义的简单成分，这些成分被称为内在模态函数(IMF)。这两种方法广泛应用于工程、物理学和生物医学等多个领域。 **1. VMD (Variational Mode Decomposition)** VMD是一种自适应的数据驱动技术，由Ahmed Elbatal 和 A. H. Soliman 在2014年提出。它的核心思想是通过寻找一组模态函数（IMF），使得这些函数的残差满足一定的正则化条件，例如最小化频率带宽和能量集中度。VMD的优点在于能够处理非线性和非平稳信号，并且可以得到清晰的频率分量，适用于分析复杂信号的动态特性。 **2. EMD (Empirical Mode Decomposition)** EMD是由Nigel R. S. Hill 和 Huang等人在1998年提出的方法。该方法通过迭代地找出局部最大值和最小值来构造希尔伯特包络线定义IMF，适用于处理非线性和非平稳信号。然而，在有噪声或高频成分的情况下，可能会出现“模式混叠”问题。 **3. 主程序** 压缩文件中的 `code` 文件可能包含实现VMD和EMD算法的源代码。这些代码通常用Python、MATLAB等编程语言编写，并用于执行时间序列数据的分解过程并输出结果。学习理解这些代码有助于深入掌握这两种方法的具体实施细节及优化技巧。 **4. orginal.xlsx** 这个文件很可能是Excel工作簿，其中包含了原始信号的数据集。通过将这些数据导入到VMD和EMD程序中进行分析与处理，可以揭示隐藏在复杂背景中的物理过程或行为特征。 总之,VMD 和 EMD 是重要的信号分解工具，在解析复杂的非线性、非平稳时间序列方面具有显著的优势。通过对`VMD.fig`, `EMD.fig`, `orginal.xlsx`和`code`文件的研究与操作，可以深入探究这两种方法的应用性能，并为实际问题提供有效的解决方案。
     
  • VMD的分解代码
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    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。
     
  • 基于VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM的分类预测(Matlab完整程序及数据)
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    本项目采用Matlab实现基于VMD-CNN-LSTM与VMD-CNN-BiLSTM算法的分类预测模型，提供完整的代码及实验数据，适用于时间序列分析和模式识别研究。 本段落介绍了一种使用VMD-CNN-LSTM及VMD-CNN-BiLSTM进行数据分类预测的Matlab程序，并提供了完整代码和相关数据集。该模型适用于多特征输入单输出的二分类或多分类任务，注释详尽，只需替换数据即可直接运行。此外，程序还能生成分类效果图和混淆矩阵图。 另外还包含了一个应用VMD-CNN-BiLSTM进行轴承诊断的具体案例，涵盖了从数据处理、优化VMD参数到特征提取及最终故障诊断的全过程。在优化VMD参数方面采用了最新的融合鱼鹰搜索算法与柯西变异机制的麻雀优化算法(OCSSA)，提高了效率。 最后，文章还比较了VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM两种模型的表现，强调了提出的VMD-CNN-BiLSTM模型在故障诊断中的优越性。