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1 VMD分解算法
VMD 分解又叫变分模态分解，英文全称为Variational Mode Decomposition。
VMD是一种新型的信号分解方法，它是通过使用变分推断方法将信号分解为一组局部振动模式，每个模式包含多个频率组件。VMD的主要步骤如下：
- 将原始信号进行多次低通滤波，得到多个频带信号。
- 对每个频带信号进行变分推断，得到该频带信号的局部振动模式。
- 将所有频带信号对应的局部振动模式相加，得到原始信号的 VMD 分解。 VMD 分解具有以下优点：能够自动提取信号的局部特征，避免了传统分解方法中需要手动选择基函数的问题；能够处理非线性和非平稳信号，并且不会产生模态重叠的问题。因此，VMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。
关于简短的代码视频教程均可关注B站、小红书、知乎同名账号（Lwcah）观看教程~
MATLAB 信号分解第七期-VMD 分解:
https://mbd.pub/o/bread/ZJWZmppu
信号分解全家桶详情请参见：
https://mbd.pub/o/author-aWWWnHBsYw==/work
2 希尔伯特黄变换
希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称HHT）是一种新型的信号分析方法，能够有效地处理非线性、非平稳信号。
对每一个IMF进行希尔伯特变换，可以得到该IMF的解析解。解析解包括一个实部和一个虚部，这两个部分对应于IMF的瞬时频率和瞬时幅值。通过对所有的IMF进行希尔伯特变换，可以得到整个信号的希尔伯特谱。这个谱可以用来分析信号的频率和幅值随时间的变化情况。
希尔伯特黄变换的优点在于其完全自适应性，不需要预设任何参数。此外，该方法能够处理非线性、非平稳信号，因此在许多领域，如地球物理学、生物医学工程等，得到了广泛的应用。
3 边际谱算法
边际谱算法是一种分析非高斯、非线性信号的方法，它基于EMD（经验模式分解）和希尔伯特黄变换（Huang-Hilbert Transform）。
首先，通过EMD将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），然后对每个IMF进行希尔伯特变换，得到瞬时频率和瞬时幅值。这些瞬时频率和瞬时幅值构成了信号的希尔伯特谱。
接着，对希尔伯特谱进行边际谱分析。具体来说，将希尔伯特谱的频率和幅值视为二维空间中的一个点，对所有点按照频率进行排序，然后对每个频率点的幅值求和，就得到了边际谱。
通过边际谱，我们可以得到信号在不同频率下的能量分布情况，从而对信号进行分析。这种方法特别适合于处理非高斯、非线性信号。
4 代码获取
如下为简短的视频操作教程。
算法代码获取：
https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm59p
https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm59r
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