Variationszerlegung (VMD)
Die Variationszerlegung (VMD) ist eine vollständig adaptive, nicht-rekursive Signalzerlegungsmethode, die 2014 von Konstantin Dragomiretskiy und Dominique Zosso eingeführt wurde. Sie zerlegt ein reellwertiges Eingangssignal in eine diskrete Anzahl von Teil-Signalen, sogenannte intrinsische Modenfunktionen (IMFs), die jeweils eine spezifische Sparsity im Frequenzbereich aufweisen. Im Gegensatz zur Empirischen Modenzerlegung (EMD) formuliert VMD die Zerlegung als Variationsoptimierungsproblem, das mittels der Alternierenden Richtungsmethode der Multiplikatoren (ADMM) gelöst wird und robuste sowie physikalisch bedeutsame Komponenten liefert.
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Quellen
- Dragomiretskiy, K., & Zosso, D. (2014). Variational mode decomposition. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), 531–544. DOI: 10.1109/TSP.2013.2288675 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Variational Mode Decomposition (VMD). ScholarGate. https://scholargate.app/de/signal-processing/variational-mode-decomposition
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