用matlab写一段对信号进行自适应确定分解模态数的VMD代码，模态数确定原则为模态数从2开始每次加1，直到IMF连续两次出现中心频率下降，此时模态数作为最优模态数

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于自适应确定 VMD 分解的最优模态数：

function [imf, f, nf] = vmd_adaptive(signal, alpha, tau)

% signal: 待分解信号
% alpha: VMD 正则化参数
% tau: VMD 迭代停止阈值

N = length(signal);

% 初始化
imf = [];
f = [];
nf = 1;

% VMD 分解迭代
while true
    [u, ~, f1] = vmd(signal, alpha, tau, nf);
    imf = [imf u];
    f = [f f1];
    nf = nf + 1;
    if nf > 2 && f(end) < f(end-1)
        nf = nf - 1;
        break;
    end
end

% 输出最优模态数下的分解结果
[imf, ~, f] = vmd(signal, alpha, tau, nf);

end

其中，`signal` 为待分解信号，`alpha` 为 VMD 的正则化参数，`tau` 为 VMD 的迭代停止阈值。函数 `vmd_adaptive` 的返回值包括：

- `imf`：分解得到的本征模态函数；
- `f`：各个本征模态函数的中心频率；
- `nf`：最优分解模态数。

在函数中，首先初始化 `imf`、`f` 和 `nf`，并在 `while` 循环中进行 VMD 分解迭代。每次迭代都将得到的本征模态函数和中心频率存入 `imf` 和 `f` 中，并将 `nf` 加一。当 `nf` 大于 2 且 `f` 出现连续两次下降时，停止迭代。最后，输出最优模态数下的分解结果。

需要注意的是，这只是一个简单的自适应确定 VMD 分解最优模态数的示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。