此文档是本人在VMD小白阶段搜集大量资料整理所得，内包含者VMD的概述、公式解读及主循环程序，及本人在做本文档时参考的资料的CSDN链接。

数据说明该MATLAB代码实现了《数字信号处理期刊》上发布的数据驱动信号降噪方法，可以从https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1051200420302414?via=ihub访问。 使用此代码时引用本文：Khuram Naveed，Muhammad Tahir Akhtar，Muhammad Faisal Siddiqui，Naveed ur Rehman，“一种基于数据驱动多尺度表示的信号去噪统计方法”，《数字信号处理》，第1卷。 108，pp。102896，2021。 以下是代码的详细信息 VMD_CVM_Main：这是主文件，可从中执行整个代码以执行去噪Prop_VMD_CVM：实现建议的降噪算法。 VMD.m：对噪声信号执行变分模式分解。 cvm.m：对所选数据段实现Cramer Von Mises统计信息

变分模态分解算法虽然克服了传统经验模态分解及其改进方法的缺点，但分解前需要设定分解层数Ｋ和惩罚因子α ，参数的选择对分解结果的影响很大。本程序利用K-L散度(相对熵)对VMD的参数进行寻优，确定VMD分解信号的K值和惩罚因子alpha。

粒子群算法优化变分模态分解参数K、Alpha

使用VMD去噪方法进行去燥，改一下输入数据即可正常运行，vmd1为去燥一层的结果数据，vmd2为去燥两层的结果数据。

基于matlab的VMD分解程序，包括VMD原函数和测试程序，效果比EMD分解和小波包分解的效果更好

变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法，通过迭代搜寻变分模态 的最优解，不断更新各模态函数及中心频率，得到若干具有一定宽带的模态函数。

利用MCKD算法对 数据进行倍频成分提取，利用VMD选择包含冲击成分较多的分量 进行重构，用MCKD算法对重构信号进行处理，从包络谱观察提取的倍频成分

最近毕设在做基于VMD的算法，我花了一天时间翻遍了全网，才找到可以不用会员或者充值就能下载而且能用的VMD函数源代码，CSDN上都是付费的。省了后续有人做这个的时候再费尽周折，所以知识共享，上传并免费提供下载。

分子结构三维展示的软件VMD