代码使用方法

代码原理

多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD)是一种信号分解方法，用于从多元时间序列数据中提取模态成分。

传统的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种基于优化方法的信号分解技术，用于将一个时间序列分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)。MVMD是对VMD的扩展，专门适用于多元时间序列数据。

MVMD的主要思想是将多元时间序列视为一个矩阵，然后通过优化算法将该矩阵分解成一组模态成分。MVMD的优化目标是最小化模态成分之间的相关性，并通过逐渐平衡不同成分之间的相互作用来实现分解。

MVMD具有如下步骤：

1. 将多元时间序列表示为矩阵形式。
2. 初始化一组原子函数，对矩阵进行模态分解。
3. 通过优化算法，逐渐调整原子函数和权重，最小化模态成分之间的相关性。
4. 迭代步骤3，直到满足停止准则。

通过MVMD可以将多元时间序列数据分解为不同的模态成分，每个模态成分对应于数据中的一种固有模式。这种分解可以帮助揭示数据中隐藏的特征和结构，进而用于信号分析、特征提取、故障诊断等应用领域。

代码效果图

代码链接：阿里云盘分享 (aliyundrive.com)

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