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最近咱们被客户要求撰写对于 VMD 的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
创立一个以 4 kHz 采样的信号，相似于拨打数字电话的所有键
拨号音信号的变模合成
将信号另存为 MATLAB®工夫数据。
fs = 4e3;
t = 0:1/fs:0.5-1/fs;绘制时间表的变分模态合成。
多重量信号的 VMD
生成由频率为 2 Hz，10 Hz 和 30 Hz 的三个正弦波组成的多重量信号。正弦波以 1 kHz 采样 2 秒。将信号嵌入方差为 0.01²的高斯白噪声中。
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matlab 应用教训模式合成 emd 对信号进行去噪
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计算噪声信号的 IMF，并在 3 - D 图中可视化它们。
plot3(p,q,imf)
grid on
xlabel('Time Values')
ylabel('Mode Number')
zlabel('Mode Amplitude')应用计算出的 IMF 绘制多重量信号的希尔伯特频谱。将频率范畴限度为[0，40] Hz。
分段信号的 VMD
生成一个由二次趋势，线性调频信号和余弦组成的分段复合信号，在_t_ = 0.5 时，两个恒定频率之间会产生急剧过渡。
x（t）= 6t2 + cos（4πt+10πt2）+ {cos（60πt），cos（100πt-10π），t≤0.5，t> 0.5。
信号以 1 kHz 采样 1 秒。绘制每个独自的重量和复合信号。
plot(t,6*t.^2)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Quadratic trend')
nexttile(5,[1 2])
plot(t,x)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Signal')执行变分模态合成以计算四个本征模式函数。信号的四个不同重量得以复原。
通过增加模式函数和残差来重构信号。绘制并比拟原始信号和重构信号。
plot(t,x,':','LineWidth',2)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Signal')
hold off
legend('Reconstructed signal','Original signal', ...
'Location','northwest')计算原始信号与重构信号之间的差别的范数。
应用 VMD 从 ECG 信号中去除噪声
在此示例中标记的信号来自 MIT-BIH 心律失常数据库（信号处理工具箱）。数据库中的信号以 360 Hz 采样。
加载与记录 200 绝对应的 MIT 数据库信号并绘制该信号。
plot(tm,ecgsig)
ylabel('Time (s)')
xlabel('Signal')ECG 信号蕴含由心跳的节奏和振荡的低频模式驱动的尖峰。ECG 的不同辐条会产生重要的高次谐波。
计算开窗信号的九种固有模式函数，可视化 IMF。
第一种模式蕴含最多的噪声，第二种模式以心跳的频率振荡。通过将除第一个和最初一个 VMD 模式之外的所有模式相加，结构一个洁净的 ECG 信号，从而抛弃低频基线振荡和大部分高频噪声。
本文摘选 《matlab 中应用 VMD(变分模态合成)》，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。
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