将一维输入信号基于频谱分解为 k 个波段分离模式。 在这里，我们提出了一个完全非递归的变分模式分解模型，其中模式是同时提取的。 该模型寻找一组模式及其各自的中心频率，以便这些模式共同再现（1D）输入信号，而每个模式在解调到基带后都变得平滑。 使用乘数方法的交替方向方法可以有效地优化变分模型。 应用：音频工程中的信号分解、气候分析、医学和生物学中的各种通量和神经肌肉信号分析等。 这是经验模式分解（EMD；Huang et al. 1998）或经验小波变换（EWT；Gilles 2013）的变分替代方案。 参见：K. Dragomiretskiy 和 D. Zosso，变分模式分解，IEEE Trans。 信号处理（印刷中）。 http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675

iceemdan/emd/基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解

针对煤矿机械关键零部件超声检测时受到煤矿现场非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了超声信号的自适应去噪方法,将超声信号分解成独立的IMF分量,并得到各IMF分量的频谱,选择与探头中心频率相近的各IMF进行重构,提高了信噪比。

为凸显负荷波动的随机性、周期性和相关趋势，通过探求负荷变化机理显著提升预测精度，提出了一种基于EMD的负荷波动机理研究方法。首先对负荷进行EMD分解，得到随机、周期和趋势分量；然后分析各分量的变化规律与候选影响因素的关联关系，推导负荷变化机理，提取时标特征值；最后进行特征的去冗余。该方法创新点是能提取出特征值的时标特性。以广东省负荷数据集作为预测案例研究，对比实验研究结果表明了所提方法的有效性。

总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。

信号分解领域常用算法，经验模式分解算法，亲测好用

我构建了这个包装器以方便在任意数据集中执行模态分析时的处理。 包装器接受一个 ND 输入矩阵 (Big_X)，它的第一个维度是时间，其他维度可以是应用程序需要的任何维度。 在进行这些计算时，包装器（希望如此）减少了进入障碍，因为从头开始构建自己的 DMD 函数非常耗时。 尽管在 Matlab Exchange 上确实有其他类似的功能，但我经常发现缺乏易于使用的输出有时会阻碍我的进步。 所以希望你也会发现这很有用！ 附上用法样本和脱落圆柱体的少量数据集以测试用法。 感谢佛罗里达州立大学的 Louis Cattafesta 教授激励我制作这个。 如果您有任何要求，请告诉我。

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}

matlab开发-二维MPIC模式分解。二维经验模态分解

matlab 代码允许重现论文中的一些结果：Chen S、Wang K、Peng Z 等人，广义色散模式分解：算法和应用，声音与振动杂志，2020 年。论文中使用的算法是对偶论文的版本（频域）：Chen S, Yang Y, Peng Z, et al, Adaptive chirp mode tracking: Algorithm and Applications, Mechanical Systems and Signal Processing, 2018. 部分脚本摘自论文: Chen S, Dong X, Peng Z, et al, Nonlinear Chirp Mode Decomposition: A Variational Method, IEEE Transactions on Signal Processing, 2017. and the paper: Chen