模态分解

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。

VMD 的源代码，写得还挺清爽的，逻辑也比较清晰，适合搞信号的朋友参考一下。VMD，全称叫变分模态分解，说白了就是个用来分解信号的算法，像是用在故障诊断、语音识别、或者医学信号里，都蛮实用的。 Python 版的实现，用起来挺方便。函数接口不复杂，比如你要做一维信号分解，直接丢个numpy数组进去就行，输出的模态分量也比较规整，后续做顺手。 哦对了，它跟老牌的EMD、EEMD也有点区别，主要是 VMD 收敛更快、稳定性更好，分出来的模态也没那么飘，适合那种对频率稳定性要求高的场景。 如果你习惯用MATLAB，那也有对应的版本，风格偏工程一点，但做演示或者教学用也还不错。你可以顺便看看 VMD

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。

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。

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

ERA 的时域模态识别程序，挺适合搞结构动力学的朋友上手。用 MATLAB 写的，逻辑清晰，思路还蛮实用，尤其对那种非平稳信号的比较友好。整体流程包括数据预、IMF 分解、模态参数提取，还能做个结果验证。里面的代码不复杂，拿来调试顺手，适合工程上直接用。像桥梁、航天器、机械系统这类有振动需求的项目都能用得上，响应也快，参数也靠谱。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。