Machine learningTime-frequency analysis
変分モード分解（VMD）
変分モード分解（VMD）は、2014年にKonstantin DragomiretskiyとDominique Zossoによって導入された、完全に適応的で非再帰的な信号分解手法である。これは、実数値の入力信号を、周波数領域において特定のスパース性を持つ、固有モード関数（IMF）と呼ばれる離散数のサブ信号に分解する。経験的モード分解（EMD）とは異なり、VMDは分解を変分最適化問題として定式化し、交互方向乗数法（ADMM）を用いて解くことで、ロバストで物理的に意味のある成分を得る。
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出典
- Dragomiretskiy, K., & Zosso, D. (2014). Variational mode decomposition. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), 531–544. DOI: 10.1109/TSP.2013.2288675 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Variational Mode Decomposition (VMD). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/signal-processing/variational-mode-decomposition
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