变分模式分解
的变分模式分解国际货币基金组织
= VMD(<一个href="#mw_397ad621-09ed-453c-9bb6-266dd98afdba" class="intrnllnk">x
)x
.使用vmd
要分解并简化复杂的信号,进入执行Hilbert光谱分析所需的有限数量的内在模式功能(IMF)。
[<一个href="#mw_ec55149f-efb3-458c-b69c-e4d1087873b6" class="intrnllnk">
还返回剩余信号国际货币基金组织
,<一个href="#mw_7d79bdda-75b7-4f3e-848f-ac96a3447023" class="intrnllnk">剩余
] = VMD(<一个href="#mw_397ad621-09ed-453c-9bb6-266dd98afdba" class="intrnllnk">x
)剩余
对应于的变分模态分解x
.
[<一个href="#mw_ec55149f-efb3-458c-b69c-e4d1087873b6" class="intrnllnk">
返回其他信息国际货币基金组织
,<一个href="#mw_7d79bdda-75b7-4f3e-848f-ac96a3447023" class="intrnllnk">剩余
,<一个href="#mw_403c1366-0558-4a2d-a86f-7639fb497944" class="intrnllnk">信息
] = VMD(<一个href="#mw_397ad621-09ed-453c-9bb6-266dd98afdba" class="intrnllnk">x
)信息
以及用于诊断目的的剩余信号。
[<年代p一个nclass="argument_placeholder">___年代p一个n>]=VMD(<一个href="#mw_397ad621-09ed-453c-9bb6-266dd98afdba" class="intrnllnk">
使用由一个或多个指定的附加选项执行变式模式分解x
,<一个href="#namevaluepairarguments" class="intrnllnk">名称,价值
)名称,价值
对论点。
VMD(<年代p一个nclass="argument_placeholder">___年代p一个n>)
将原始信号,IMF和残差信号绘制为同一图中的子图。
的vmd
函数计算频域内的本征函数,重构<年代p一个nclass="inlineequation">X(f)= DFT {x(t)}年代p一个n>而言,<年代p一个nclass="inlineequation">U<年代ub>k年代ub>(f)= DFT {u<年代ub>k年代ub>(t)}年代p一个n>.要删除边缘效果,算法通过镜像在任一侧的一半长度来扩展信号。
拉格朗日乘数介绍<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/signal/ref/vmd.html" class="intrnllnk">优化一个>具有傅里叶变换<年代p一个nclass="inlineequation">ʌ(f)年代p一个n>.拉格朗日乘法器向量的长度是扩展信号的长度。
除非另有规定<一个href="#mw_97440e68-b6de-4aad-83d0-387d0ab10893" class="intrnllnk">“InitialIMFs”
时,imf初始化为零。初始化<一个href="#mw_83384d0f-3e50-4b88-9959-ad7687a0cb0b" class="intrnllnk">'中央职业
使用指定的方法之一<一个href="#mw_f2047010-2a3e-4df8-bf06-3edcf25ef261" class="intrnllnk">“InitializeMethod”
.vmd
迭代地更新模式,直到满足其中一个条件:
和<年代p一个nclass="inlineequation">
共同满意,在哪里<年代p一个nclass="inlineequation">ε.<年代ub>r年代ub>和<年代p一个nclass="inlineequation">ε.<年代ub>一个年代ub>是使用的<一个href="#mw_4f31ba1c-b66f-48fc-9dbe-0074cfe48da2" class="intrnllnk">“RelativeTolerance”
和<一个href="#mw_cd9e3fb6-2b33-4fb4-a77f-87c79973a11d" class="intrnllnk">“AbsoluteTolerance”
,分别。
该算法超出了所指定的最大迭代次数<一个href="#mw_760f6f46-27ff-4521-bc3d-f386c0ac5cbe" class="intrnllnk">“MaxIterations”
.
为了<年代p一个nclass="inlineequation">(n+ 1)年代p一个n>-迭代,算法执行以下步骤:
迭代<年代p一个nclass="inlineequation">K信号的模式(指定使用“NumIMF”
) 计算:
每个模式使用的频域波形
在哪里<年代p一个nclass="inlineequation"> 是傅里叶变换<年代p一个nclass="inlineequation">k计算中的模式计算<年代p一个nclass="inlineequation">(n+ 1)年代p一个n>th迭代。
的<年代p一个nclass="inlineequation">k中央频率<年代p一个nclass="inlineequation"> 使用
使用Lagrange乘法器使用<年代p一个nclass="inlineequation">
在哪里<年代p一个nclass="inlineequation">τ.年代p一个n>是指定使用的拉格朗日乘数的更新速率<一个href="#mw_2ac9797d-9f9b-4c49-aaf1-0056211733bb" class="intrnllnk">'lmupdaterate'
.
Boyd, Stephen, Neal Parikh, Eric Chu, Borja Peleato和Jonathan Eckstein。基于乘数交替方向法的分布式优化和统计学习基础和趋势<年代up>®年代up>在机器学习中.第3卷,2011年第1号,第1-122页。
dromiretskiy, Konstantin和Dominique Zosso。“变分模态分解”。IEEE.<年代up>®年代up>信号处理中的事务.Vol. 62, no . 3, 2014, pp. 531-534。
[3]穆迪,乔治B.和罗杰G. Mark。“MIT-BIH心律失常数据库的影响。”<年代p一个nclass="emphasis">医学与生物学杂志的IEEE工程.第20卷,第3期,2001年5 - 6月,第45-50页。