MVMD奇异值分解

资 源 简 介

MVMD奇异值分解

详 情 说 明

MVMD（Multivariate Variational Mode Decomposition）是一种多变量信号处理方法，结合了奇异值分解（SVD）和变分模态分解（VMD）的优势，用于处理高维多通道信号。其核心思想是通过奇异值分解对信号进行降维和去噪，再通过变分模态分解将信号分解为若干具有物理意义的模态分量。

奇异值分解在MVMD中扮演重要角色，它能够将高维信号映射到低维空间，提取主要特征并去除冗余信息。这种分解方式不仅提高了后续模态分解的效率和准确性，还能有效抑制噪声干扰。MVMD算法通过迭代优化过程，自适应地确定模态数量和中心频率，最终得到一组具有稀疏性和频域聚集性的模态分量。

该技术在生物医学信号处理、机械故障诊断和金融时间序列分析等领域有广泛应用，尤其适合处理非线性、非平稳的多变量信号。相较于传统方法，MVMD能更好地保持信号的结构特征和物理意义。