说明：使用VMD变分模态分解分解信号，将信号分解成多个分量

vmd模态 vmd 变分模态 变分模态分解 变模态分解

说明：关于VMD的一篇博士论文，其中比较了EMD和LMD以及VMD的分解效果，证明VMD分解有较好的效果。

EMD 变分模态分解 emd和vmd EMD-VMD VMD论文

说明：VMD变分模态分解，vmd函数是通用的，vmd_test是1s专用的，所以只要改test文件，要设一个时间。

QBVMD VMD 变分模态分解

说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

说明：变化模态分解，是信号处理内容。改进了已有经验模态分解去噪和采样的问题。

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说明：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。

粒子群-轴承 优化故障诊断 粒子群--特征 粒子群-信号 轴承特征提取

说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，数据模型归一化，模态振动，matlab小波分析程序，快速扩展随机生成树算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，单径或多径瑞利衰落信道仿真，在matlab R2009b调试通过，重要参数的提取，迭代自组织数据分析。

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说明：快速扩展随机生成树算法，采用累计贡献率的方法，最小二乘回归分析算法，多抽样率信号处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，关于神经网络控制。

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