说明：曲线拟合多步预测，多个小波分解，VMD分解，神经网络集成，源代码。

曲线拟合多步预测 小波分解 VMD分解 神经网络集成

说明：关于VMD的一篇博士论文，其中比较了EMD和LMD以及VMD的分解效果，证明VMD分解有较好的效果。

EMD 变分模态分解 emd和vmd EMD-VMD VMD论文

说明：用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断。

emd-eemd-降噪 vmd重构 EMD分解 信号分解降噪和重构 故障重构

说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

变分模态分解 vmd 数据分解算法 variational-mode VMD分解个数

说明：仿照EMD的分解层数确定方法，用以优化VMD的分解层数K

vmd分解层数 k-EMD taxa99 优化VMD vmd-优化

说明：VMD变分模态分解，vmd函数是通用的，vmd_test是1s专用的，所以只要改test文件，要设一个时间。

QBVMD VMD 变分模态分解

说明：使用VMD变分模态分解分解信号，将信号分解成多个分量

vmd模态 vmd 变分模态 变分模态分解 变模态分解

说明：变化模态分解，是信号处理内容。改进了已有经验模态分解去噪和采样的问题。

matlab VMD 分解 变化 模态

说明：根据奇异值分解出来的奇异值，画出奇异值分布曲线，根据公式算出奇异值的突变点，此时突变点即是VMD分解分量数的K值。

奇异值分解K 奇异值VMD went1m6 angleyyb VMD参数优化

说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解