函数MVMD将多元变分模式分解（MVMD）算法[1]应用于多元或多通道数据集。该方法是另一种流行算法多元经验模态分解（MEMD）的替代方法。我们已经通过包含2-16个通道的合成和真实数据集的模拟验证了该代码。但是，没有理由不适用于超过16个通道的数据。

%输入和参数：
% ---------------------
信号-输入需要分解的多元信号

alpha-定义提取模式带宽的参数（alpha值越低，带宽越高）

tau-双上升的时间步长（选择0表示噪声松弛）
K-要恢复的模式数
DC-如果第一个模式被置于并保持为DC（0频率），则为真
init-0=所有omegas从0开始
1=所有omegas起动均布
2=所有omegas随机初始化

ADMM收敛的tol容差值

%输出：
% ---------------------

u-分解模式的集合
u_hat-模的谱
ω-估计模式中心频率

[1] N.Rehman，H.Aftab，多元变分模式分解，arXiv:1907.0450922019。