VMD代码matlab

抱歉，我无法直接提供引用内容中的代码。但是，我可以为您提供一些关于VMD算法的介绍和示例代码。

VMD（Variational Mode Decomposition）是一种信号分解方法，用于将信号分解为多个模态成分。以下是一个简单的VMD算法的示例代码：

function [U, omega, alpha] = VMD(signal, alpha, tau, K, DC)
    % signal: 输入信号
    % alpha: 控制模态成分的带宽
    % tau: 控制正则化项的权重
    % K: 模态成分的数量
    % DC: 是否包含直流分量
    
    N = length(signal);
    signal_hat = signal;    u_hat = zeros(N, K);
    omega_hat = zeros(K, N);
    alpha_hat = zeros(K, N);
    
    for k = 1:K
        u = zeros(N, 1);
        omega = zeros(N, 1);
        alpha = zeros(N, 1);
        
        while norm(signal_hat - u - omega - alpha) / norm(signal_hat) > tau
            u = TVD(signal_hat - omega - alpha, alpha);
            omega = SVT(signal_hat - u - alpha, alpha / alpha_hat(k, :));
            alpha = alpha + alpha_hat(k, :) .* (signal_hat - u - omega);
        end
        
        u_hat(:, k) = u;
        omega_hat(k, :) = omega';
        alpha_hat(k, :) = alpha';
        
        if DC == 0
            signal_hat = signal_hat - u;
        elseif DC == 1
            signal_hat = signal_hat - u - alpha;
        end
    end
    
    U = u_hat;
    omega = omega_hat;
    alpha = alpha_hat;
end

function u = TVD(signal, alpha)
    % TVD: Total Variation Denoising
    % signal: 输入信号
    % alpha: 控制正则化项的权重
    
    N = length(signal);
    u = zeros(N, 1);
    
    for i = 2:N-1
        u(i) = (signal(i-1) + signal(i+1) + alpha(i) * signal(i)) / (2 + alpha(i));
    end
end

function omega = SVT(signal, alpha)
    % SVT: Singular Value Thresholding
    % signal: 输入信号
    % alpha: 控制正则化项的权重
    
    [U, S, V] = svd(signal);
    S = max(S - alpha, 0);
    omega = U * S * V';
end

这是一个简单的VMD算法的实现，其中包含了TVD（Total Variation Denoising）和SVT（Singular Value Thresholding）两个子函数。您可以根据需要进行调整和修改。