ScholarGate
Асистент
Machine learningTime-frequency analysis

Вариационно разлагане на модове (VMD)

Вариационното разлагане на модове (VMD) е напълно адаптивен, нерекурсивен метод за разлагане на сигнали, въведен от Константин Драгомирецки и Доминик Зосо през 2014 г. Той разлага реалнознаков входен сигнал на дискретен брой подсигнали, наречени вътрешни модови функции (IMFs), всяка със специфична разреденост в честотната област. За разлика от емпиричното разлагане на модове, VMD формулира разлагането като вариационен оптимизационен проблем, решен чрез метода на множителите на насоченото направление (ADMM), което води до робастни и физически смислени компоненти.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 2). Variational Mode Decomposition (VMD). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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

Цитиран в

ScholarGateVariational Mode Decomposition (Variational Mode Decomposition (VMD)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/signal-processing/variational-mode-decomposition · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026