文献实现的变分模态分解，程序

资 源 简 介

文献实现的变分模态分解，程序

详 情 说 明

变分模态分解（VMD）是一种自适应信号分解方法，通过构造变分问题将信号分解为多个模态函数。其核心思想是寻找一组中心频率有限的模态分量，使得所有模态的带宽之和最小。算法通过交替方向乘子法迭代求解，最终得到信号的稀疏表示。

典型相关分析（CCA）用于挖掘两组变量间的线性关联。其实现步骤包括：对原始数据标准化、构建协方差矩阵、求解广义特征值问题以获得投影方向。程序中的中文注释通常着重解释协方差矩阵计算和特征值分解的实现细节。

D-S证据理论的数据融合过程包含三步：1）从先验概率分布中采样生成基本概率分配；2）基于Dempster组合规则计算多源证据的联合权重；3）通过冲突系数处理证据矛盾。该方法在不确定性推理中表现出色。

噪声辅助数据分析（NADA）通过人为添加可控噪声增强特征提取。典型应用包括：噪声辅助经验模态分解（NA-EMD），其核心在于利用噪声的频谱填充特性改善模态混叠问题。

匹配追踪（MP）与正交匹配追踪（OMP）是贪婪算法代表。MP迭代选择最佳匹配原子并计算残差，而OMP通过正交化处理显著提升收敛速度。两者在稀疏信号恢复中具有互补优势——MP计算简单，OMP精度更高。