关于检验模态分解（emd）的 ppt，望有用！

emd经验模态分解 去噪 降噪

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。

经验模态分解及希尔伯特频谱分析主程序，有注释，为了提高程序适用性多设了输入输出变量，根据实际情况可以删减

针对滚动轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况，提出了基于变分模态 分解( Variational mode decomposition，VMD) 与支持向量机( Support vector machine，SVM) 相结合的滚动轴承故障诊断方法。 该方法融合了变分模态分解和支持向量机的优势，通过变分模态分解将滚动轴承振动信号分解成若干个本征模态函数分 量，轴承发生不同故障时，不同本征模态函数内的频带能量会发生变化，从包含有主要故障信息的模态分量中提取能量特 征作为SVM 的输入，判断轴承的工作状态和故障类型。试验结果表明，该方法在少量样本情况下仍能有效地对轴承的工

经验模态分解求解地震动的瞬时频率.m

基于MATLAB，首先对信号进行经验模态分解(EMD)，得到IMF固有模态函数，然后再对固有模态函数进行HHT变换。

Codes 变分非线性调频模态分解.zip

变分模态分解是一种自适应、准正交、完全非递归的分解方法，可将由多成分组成的信号分解成数个有限带宽的固有模态，并且这些模态绝大部分紧紧围绕在其对应的中心频率周围。

VMD变分模态分解MATLAB程序包，将压缩包中的VMD.m添加在MATLAB的子路径之下（在MATLAB面板上方点击Set path→添加子路径），或者直接放在当前运行的文件夹中也能使用。