变分模态分解处理多个变量数据的matlab代码

变分模态分解（Variational Mode Decomposition）是一种用于处理多个变量数据的信号分解方法。下面是使用MATLAB实现变分模态分解的代码：

% 假设我们有一个多个变量数据的矩阵X，其中每一列是一个变量的时间序列
% 假设矩阵X的大小为m行n列，m为时间点数，n为变量数

% 设置变分模态分解的参数
Tolerance = 1e-5; % 迭代精度
MaxIterations = 200; % 最大迭代次数
LaplacianRegularization = 0.01; % 拉普拉斯正则化参数

% 对每个变量进行变分模态分解
for i = 1:n
    x = X(:,i); % 获取第i个变量的时间序列
    
    % 标准化数据
    x = (x - mean(x)) / std(x);
    
    % 初始化
    r = x; % 初始化残差
    modes = []; % 初始化模态
    
    % 迭代求解模态
    for j = 1:MaxIterations
        % 计算数据的Hilbert变换
        hx = hilbert(r);
        
        % 通过计算输入信号的Hilbert谱，得到每个模态的权重
        spectrum = abs(hx);
        weights = 1 ./ (abs(spectrum) + Tolerance);
        
        % 构造拉普拉斯矩阵以满足正则化条件
        Laplacian = spectralEmbedding(spectrum) + LaplacianRegularization * eye(m);
        
        % 求解拉普拉斯特征值问题，得到每个模态分量
        [eigenVectors, eigenValues] = eig(Laplacian);
        eigenVectors = eigenVectors(:,1);
        mode = spectrum .* eigenVectors;
        
        % 更新残差
        r = r - mode;
        
        % 判断收敛条件
        if norm(mode) < Tolerance
            break;
        end
        
        % 存储模态
        modes = [modes, mode];
    end
    
    % 将计算得到的模态存储到矩阵中
    Modes(:,i) = modes;
end

% 可以根据需要进一步分析和处理得到的模态

以上代码实现了对多个变量数据的变分模态分解，并将得到的模态存储在Modes矩阵中。可以根据需要进一步分析和处理得到的模态。