变分模态分解

使用Matlab实现VMD分解，这是一种变分模态分解技术，适用于信号分解及分析。

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)。

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。

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。

Matlab仿真matlab_EMD使用MATLAB进行经验模态分解的计算。代码需要整理和测试。

优化经验模态分解和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 为解决滚动轴承故障诊断难题，提出一种融合自适应波形匹配延拓方法的改进经验模态分解（EMD）和粒子群优化算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）的两阶段诊断方法。 方法: 改进EMD: 采用自适应波形匹配延拓方法有效抑制EMD端点效应，提升信号分解准确性。 特征提取: 对典型正常及故障振动信号进行改进EMD分解，提取能量信息作为特征。 模型训练: 利用提取的特征，结合PSO算法对SVM进行参数优化，构建高精度故障诊断模型。 在线诊断: 实时采集振动信号，经改进EMD分解和特征提取后，输入训练好的模型进行诊断，输出结果。 验证: 采用美国西储大学轴承数据集进行方法验证，结果表明该方法能够有效识别滚动轴承故障。

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。

在开发SOC FPGA时，了解Scala中的协变(+), 逆变(-)以及不变的概念至关重要。协变允许类型参数随子类型变化而变化，逆变则相反，而不变则保持类型参数不变。这些概念在设计复杂系统时尤为实用，能够帮助开发人员优化代码结构和性能。