matlab vmd 例程

Matlab VMD（Variational Mode Decomposition）是一种信号处理方法，用于将非平稳信号分解成一系列的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。VMD方法可以应用于多个领域，如信号处理、图像处理、生物医学工程等。

以下是一个Matlab VMD的例程：

% 生成测试信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f1 = 10; % 第一个频率成分
f2 = 50; % 第二个频率成分
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% VMD参数设置
alpha = 2000; % 正则化参数
tau = 0; % 偏移参数
K = 2; % 分解的模态函数个数

% VMD分解
[u, u_hat, omega] = VMD(x, alpha, tau, K);

% 绘制原始信号和分解后的模态函数
figure;
subplot(K+1, 1, 1);
plot(t, x);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
for k = 1:K
    subplot(K+1, 1, k+1);
    plot(t, u(k, :));
    title(['模态函数 ', num2str(k)]);
    xlabel('时间');
    ylabel('幅值');
end

在上述例程中，首先生成了一个测试信号，然后设置了VMD的参数，包括正则化参数alpha、偏移参数tau和分解的模态函数个数K。接下来调用VMD函数进行信号分解，得到分解后的模态函数u、频率omega以及重构信号u_hat。最后使用subplot函数将原始信号和分解后的模态函数绘制在同一张图上。