VMD变分模态分解是一种非递归

是的，VMD（Variational Mode Decomposition）是一种非递归的信号分解方法。在VMD中，信号的分解过程是通过求解一个优化问题来实现的，而不是通过迭代的方式进行递归分解。

VMD的优化问题是基于变分原理建立的，通过最小化总变差范数和满足正交性约束来确定每个模态函数。这个优化问题可以使用迭代算法，如共轭梯度法或ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）来求解，但它并不涉及对信号进行递归分解。

非递归的特点使得VMD具有较高的计算效率和稳定性。每个模态函数都是独立计算得到的，并且不需要对前一步的结果进行迭代或反复处理。这使得VMD在实际应用中更易实现和调节，并且对于长时间序列的信号分解也具有较好的性能。

因此，VMD是一种非递归的变分模态分解方法，通过求解优化问题来实现信号的分解，具有高效、稳定的特点。