1 基本定义

逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。

SVMD的主要目标是提取信号中的不同频率成分，并将其重构为原始信号。它的基本原理是通过变分模态分解的方式将信号分解为多个模态函数。在每个迭代步骤中，SVMD通过最小化信号与模态函数之间的差异来更新模态函数，这个过程会不断重复，直到收敛为止。最终得到的模态函数可以用于重构原始信号。

SVMD的另一个关键特点是逐次分解。在每个迭代步骤中，SVMD会从信号中提取出一个主要的频率成分，并将其从信号中剔除。这样，每个迭代步骤都会提取出信号中的一个频率成分，直到所有的频率成分都被提取完毕。这种逐次分解的方式可以更好地捕捉到信号中的不同频率成分。

总的来说，SVMD是一种有效的信号分解方法，它可以自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离。

2 出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：

3 代码获取

【MATLAB】逐次变分模态分解SVMD信号分解算法  开源 MATLAB 代码请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkphs

【MATLAB】5 种高创新性的信号分解算法：

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkplp

【MATLAB】13 种通用的信号分解算法：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptt

【MATLAB】史上最全的 18 种信号分解算法全家桶：

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6bkplq

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