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Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

可直接将需要分解的信号带入程序中运行，得到分解后的信号并绘图、求解分解后信号的频率范围，提取呼吸和心跳信号

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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VMD对凯斯西储大学轴承进行信号分解，效果较好，可作为对比实验。

信号分解的matlab代码稀疏2DCCA 用法：只需在MATLAB中运行demo.m文件。 我已使用MATLAB 2017b版本成功运行了这些脚本。 如果您在运行此模拟设置时遇到任何问题，请提出问题。 我将尝试尽快做出回应。 如果您使用提供的MATLAB代码，请引用本文 Muhammad Ali Qadar，AbdeldjalilAïssa-El-Bey，Abd-Krim Seghouane，通过惩罚矩阵分解进行的二维CCA，用于结构保存的fMRI数据分析，数字信号处理，第92卷，2019年，第36-46页，2019年。 可以在这里访问本文 感谢Navid Shokouhi在此代码开发过程中提供的帮助。

针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题，提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明，该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势，能够保全信号的有效分量，克服了传统VMD去噪的盲目性，保证了去噪后信号的真实性。

自适应傅里叶分解算法，可以实现对信号进行自适应傅里叶分解及重构，可直接运行。-adaptive fourier decomposition (AFD)

vmd分解之后分解信号和原信号的对比图、频谱图等