VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断

粒子群算法优化vmd算法，极大提高算法的精确性和运行速度

vmd matlab代码变分模式分解 (VMD) 及其变体 原始 VMD 代码：VMD.m K. Dragomiretskiy, D. Zosso, Variational Mode Decomposition, IEEE Trans. on Signal Processing 多元变分模式分解代码：MVVMD.m N. Rehman, H. Aftab, Multivariate Variational Mode Decomposition, arXiv:1907.04509, 2019. 我们的作品：MVMD.p、STMVMD.p、MAC.p、MVMD.pyd、STMVMD.pyd。 现在只有 Matlab R2016a 的 pcodes 和 Python 3.6.5 的 pydcodes 可用。 请注意：我们只允许使用这些程序来验证我们的论文“多维变分模式分解及其短时对应物”。 除非另行通知，否则不允许用于其他目的。 如果您对以上代码有任何疑问，请联系我。 输入和参数： 信号 - 要分解的时域信号 alpha - 数据保真度约束的平衡参数 tau - 双上升的时间步长（选择 0

极乐净土mmd动作数据 来源http://mmd.xiaolindraw.com 请勿用于商业用途！

一种非线性信号分析方法-变分模态分解算法（VMD）源代码及测试代码

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基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断。为实现 VMD 和 MCKD 的参数自适应选择，采用粒子群优化算法对两种算法中的参数进行优化，确定适应度函数为包络谱峰值因子。该资源中包括了频谱函数和求包络谱函数。

经典算法——变分模态分解，Variational Mode Decomposition，可用于故障诊断和语音处理，能够自适应地经信号分解为一系列的子信号。

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

QBVMD.m 是用于二维图像准二维分解的函数。当输入一维信号时，它将调用一维 VMD (K. Dragomiretskiy, D. Zosso, 2014)。 qbvmd_test.m 是一个测试脚本。 运行 qbvmd_test.m 以显示湍流边界层的典型 PIV 实现的准双变量变分分解 (QBVMD)。 QBVMD 的更具体描述及其在 TBL 研究中的应用请参阅工作。 Wang W, Pan C, Wang J. 准双变量变分模态分解作为壁面湍流尺度分析的工具[J]. 流体实验, 2018, 59(1):1。