原始VMD

资 源 简 介

原始VMD

详 情 说 明

变分模态分解（VMD）作为2014年提出的新型信号处理方法，通过完全非递归的变分模式实现了信号频域的自适应分割。其核心在于将输入信号分解为预设数量的本征模态函数（IMF），每个模态在解调后形成紧凑的频带。

算法执行时需配置关键参数：数据保真约束参数控制噪声容忍度，时间步长影响收敛速度，分解数量决定输出模态数，迭代精度则保障分解质量。输出包含时域子分量、对应频谱及每个模式的中心频率，这种特性使其特别适合非平稳信号分析。

相较于传统EMD方法，VMD通过维纳滤波和频移处理避免了模态混叠问题，且分解结果具有明确的数学约束框架。在故障诊断、生物医学信号处理等领域，VMD能有效提取被噪声掩盖的瞬态特征分量。