vmd分解matlab实现，变分模态分解，信号分解，可应用于各种信号的分解，以及入门学习的辅助材料，这是vmd方法提出者的原版代码

用MATLAB实现的压缩传感，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,有借鉴意义哦，本程序的性能已经超过其他算法，包括调制，解调，信噪比计算，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

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VMD研究确定中心频率以及分类的模态数，亲测可用！！！

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大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。

变分模态划分matlab代码泛癌 这些代码旨在提取形状描述符和区域变化特征。 如果您正在使用代码，请引用以下论文和代码 DOI： 吴等人。 跨成像模式和组织学的放射肿瘤分类，自然机器智能，2021 年。 “matlab”文件夹包含形状特征代码，“python”文件夹包含区域变化特征代码 matlab 文件夹包含以下项目： main.m：这是提取形状特征的主要功能，请按照说明提取形状特征 功能：此文件夹包含两个已使用的定义函数 --checkBIM.m：检查表面点云的质量 --spharm_coeff.m：从球谐分解中提取二阶整形器特征 Process_data：这个文件夹保存了输入数据，我们提供了一个例子“Decathlon” SPHARM_output：此文件夹保存输出数据，其中每个子文件夹对应一个步骤 third_party_package：这个文件夹包含了沉力博士组提供的SPHARM函数() SPHARM-MAT.pdf：此文件包含 SPHARM 功能的详细信息 python文件夹包含以下项目： main.py：这是提取区域变异特征的主要功能，请按照里面的说明进行操作。 util

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。

EEMD是分解信号或数据的技术，能够自动将信号按照频率大小分解

现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性.