关于VMD的一篇博士论文，变分模态分解

资 源 简 介

关于VMD的一篇博士论文，变分模态分解

详 情 说 明

变分模态分解(VMD)作为一种先进的信号分解方法，在博士论文研究中被系统性地与经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)进行了对比验证。该研究通过理论分析和实验测试，证实VMD在分解效果上具有显著优势。

VMD的核心在于其变分框架，能够将信号自适应地分解为多个本征模态函数(IMF)，同时避免了EMD存在的模态混叠问题。相比LMD的递归筛分过程，VMD通过频率域稀疏表示实现了更精确的带宽分离。论文中通过仿真信号和实际工程信号（如机械振动、生物医学信号等）的分解实验，定量评价了三种方法在模态完整性、端点效应抑制和抗噪性能等方面的差异。

研究特别指出，VMD由于预设了模态数量约束和带宽控制参数，其分解结果具有明确的物理意义，而EMD/LMD易受噪声干扰产生虚假分量。在非线性非平稳信号处理中，VMD展现出的鲁棒性使其在故障诊断、地震波分析等领域的应用价值尤为突出。该研究为后续改进VMD算法（如参数自适应优化、多尺度扩展等）提供了理论基础。