ScholarGate
المساعد
Machine learningTime-frequency analysis

تحليل الأنماط التبايني (VMD)

تحليل الأنماط التبايني (VMD) هو طريقة تفكيك تكيفية بالكامل وغير تكرارية للإشارات، قدمها كونستانتين دراغوميريتسكي ودومينيك زوسو في عام 2014. تقوم بتفكيك إشارة مدخلات حقيقية القيمة إلى عدد منفصل من الإشارات الفرعية، تسمى دوال النمط الجوهري (IMFs)، كل منها يتميز بخصائص تشتت محددة في مجال التردد. على عكس تحليل الأنماط التجريبي (EMD)، يؤطر VMD عملية التفكيك كمشكلة تحسين تبايني يتم حلها عبر طريقة المضاعفات المتجهة المتناوبة (ADMM)، مما ينتج عنه مكونات قوية وذات معنى فيزيائي.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Dragomiretskiy, K., & Zosso, D. (2014). Variational mode decomposition. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), 531–544. DOI: 10.1109/TSP.2013.2288675

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Variational Mode Decomposition (VMD). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/signal-processing/variational-mode-decomposition

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateVariational Mode Decomposition (Variational Mode Decomposition (VMD)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/signal-processing/variational-mode-decomposition · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026