vmd变分模态分解的matlab代码

VMD (Variational Mode Decomposition) 是一种数据分解技术，主要用于非线性、非平稳信号的分析，通过寻找数据中的本征模态函数(eigenmodes)来进行解耦。在MATLAB中实现VMD通常涉及到自适应滤波、优化算法以及矩阵操作。

以下是一个简化的VMD步骤示例，假设你已经有了MATLAB环境并且安装了Pro版本的工具箱，如Wavelet Toolbox或Signal Processing Toolbox：

% 加载示例数据
data = load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件

% 定义VMD函数（这里只是一个基本框架）
function [mode, energy] = vmd(data, K)
    % 初始化模态数
    if nargin < 2
        K = floor(size(data, 2)/2); % 默认取一半作为模态数
    end
    
    % 初始化模态矩阵和能量向量
    mode = zeros(size(data));
    energy = zeros(K, 1);
    
    for k = 1:K
        % 使用自适应滤波找到当前模态
        [filter, mode(:, k)] = adaptivefilt(data, 'hilbert');
        
        % 计算能量
        energy(k) = norm(filter)^2;
        
        % 更新剩余数据
        data = data - filter * mode(:, k);
    end
end

% 调用VMD函数并提取结果
[mode, energy] = vmd(data);

% 可视化结果
subplot(2, 1, 1), plot(data);
title('Original Data');
subplot(2, 1, 2), plot(mode);
title('Extracted Modes');