动态带宽变分模式分解DB-VMD附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 概述

变分模式分解（VMD）是一种自适应信号分解算法，它可以将信号分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF都具有不同的中心频率和带宽。VMD算法具有较高的抗噪性能，因此常用于信号去噪领域。

动态带宽变分模式分解（DB-VMD）是VMD算法的改进版本，它通过引入动态带宽因子来提高算法的去噪性能。DB-VMD算法可以根据信号的局部特性自动调整IMF的带宽，从而更好地分离信号中的噪声成分。

2. DB-VMD算法原理

DB-VMD算法的基本原理与VMD算法相同，都是通过求解变分问题来获得IMF。然而，DB-VMD算法在求解变分问题时引入了动态带宽因子，从而使IMF的带宽能够根据信号的局部特性自动调整。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. DB-VMD算法的去噪性能

DB-VMD算法的去噪性能优于VMD算法。这是因为DB-VMD算法可以根据信号的局部特性自动调整IMF的带宽，从而更好地分离信号中的噪声成分。

4. DB-VMD算法的应用

DB-VMD算法广泛应用于信号去噪领域。它可以用于去除各种类型的噪声，包括高斯噪声、白噪声、粉红噪声等。

DB-VMD算法还被应用于其他领域，如故障诊断、语音增强、图像处理等。

5. 总结

DB-VMD算法是一种自适应信号分解算法，它具有较高的抗噪性能。DB-VMD算法可以根据信号的局部特性自动调整IMF的带宽，从而更好地分离信号中的噪声成分。DB-VMD算法广泛应用于信号去噪领域，它可以用于去除各种类型的噪声。

🔗 参考文献

[1] 周小龙徐鑫莉王尧刘薇娜姜振海马风雷.基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法[J].振动与冲击, 2021, 040(012):265-274,289.

[2] 张力行,张四聪,徐光华,等.去除癫痫脑电信号运动伪迹的变分模态分解-自适应熵阈值方法[J].西安交通大学学报, 2022, 56(1):70-78.

[3] 李凯丰,王浩全,侯清.基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法研究[J].中国测试, 2023, 49(4):52-59.

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