資源簡介
利用VMD可以很好的分解信號，可以分解滾動軸承的原始數據和自己的信號仿真數據，VMD算法，帶注釋解析，方便查看和理解，可直接使用。
代碼片段和文件信息
function?[u?u_hat?omega]?=?VMD（signal?alpha?tau?K?DC?init?tol）
%?Variational?Mode?Decomposition
%?Authors:?Konstantin?Dragomiretskiy?and?Dominique?Zosso
%?zosso@math.ucla.edu?---?http://www.math.ucla.edu/~zosso
%?Initial?release?2013-12-12?（c）?2013
%
%?Input?and?Parameters:
%?---------------------
%?signal??-?the?time?domain?signal?（1D）?to?be?decomposed
%?alpha???-?the?balancing?parameter?of?the?data-fidelity?constraint
%?tau?????-?time-step?of?the?dual?ascent?（?pick?0?for?noise-slack?）
%?K???????-?the?number?of?modes?to?be?recovered
%?DC??????-?true?if?the?first?mode?is?put?and?kept?at?DC?（0-freq）
%?init????-?0?=?all?omegas?start?at?0
%????????????????????1?=?all?omegas?start?uniformly?distributed
%????????????????????2?=?all?omegas?initialized?randomly
%?tol?????-?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????4860??2019-03-20?09:38??VMD.m
-----------?---------??----------?-----??----
?????????????????4860????????????????????1
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