包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
2023/6/6 9:24:48
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经由中间频率来未必vmd的剖析个数，以及楼主的一些设法，法度圭表标准美满运行，有下场请留言，有价钱，请好评，谢谢。
2023/4/6 20:46:46
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本资源是根据网上开源的matlab代码（https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6511916.html）编写的python代码，直接运转main.py即可进行变分模态分解
2023/2/22 11:16:26
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针对论文：基于ＶＭＤ的故障特征信号提取方法，本人对论文中的仿真信号部分进行了复现，首先产生仿真信号；
其次，利用VMD对信号进行分解，运用陈列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；
最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。
说明去噪效果较好。
其次，利用VMD对信号进行分解，运用陈列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；
最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。
说明去噪效果较好。
2023/1/31 22:04:01
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根据https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6511916.html分享的matlab代码改编
2017/1/5 5:10:15
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里面包含VMD（变分模态分解）译文，译文是我根据本人理解加上谷歌翻译对照翻译出来的，可能译文存在一些不太准确的地方，如有哪里不准确，请对照VMD原文翻译），
2017/8/21 20:39:09
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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