VMD变分模态分解技术的实现与应用

经典的经验模态分解方法，特别适用于研究生初学者进行故障诊断和信号处理。

这份资源提供了EMD算法的MATLAB源代码，可用于对信号进行分解提取本征模态函数(IMF)。

MATLAB代码实现了对EMD、EEMD和VMD三种信号分解方法的详尽比较。每种方法的优势和局限性都得到了深入探讨，帮助研究人员选择最适合其研究需求的方法。

变分模式分解（VMD）是最近引入的自适应数据分析方法，广泛应用于各个领域。然而，针对宽带非线性线性调频信号(NCS)，我们提出了一种名为变分非线性线性调频模式分解(VNCMD)的新方法。VNCMD利用解调技术，克服了传统VMD窄带假设的局限性，有效地从宽带NCS中提取信号模式。我们的方法通过交替方向乘法器方法(ADMM)解决了这一最优解调问题，可视为时频(TF)滤波器组同时提取所有信号模式。实验结果表明，VNCMD在分析包含接近或交叉模式的NCS方面具有显著效果。同时，我们提供了Matlab代码以重现研究结果。

利用Matlab编写的经验模态分解算法的主函数是eemd.m。这一算法通过Matlab实现经验模态分解过程，为数据分析和信号处理提供了一种有效的工具。

利用经验模态分解（EMD）提取IMF向量与残余向量的Matlab程序。包含主函数emdplus.m和样本熵函数samp的详细注解。EMD.m函数为广泛使用的版本，能直接运行且验证有效。

现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑，即增量时间提前方案。该方法提供最终最佳解决方案及在少量迭代中针对不同体积百分比的最佳拓扑集。 系统要求 在您的操作系统中必须安装MATLAB。

提供了一种基于全变分正则化的图像去噪算法，并附带Matlab实现代码。内包含代码运行结果示例图，可直观展示算法的去噪效果。