GWO-SVMD分解 | Matlab实现GWO-SVMD灰狼算法优化分解
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原创
2023-08-17 20:00:28
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时序分解 | MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化
原创
2024-03-12 15:56:35
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。⛄ 内容介绍逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信
16种时间序列数据分解方法：EMD(经验模态分解)；EEMD(集合经验模态分解)；CEEMD(互补集合经验模态分解)；FEEMD(快速EEMD分解)；CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)；ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备EEMD)；LMD(局域均值分解)；RLMD(鲁棒性局部均值分解)；EWT(经验小波分解)；VMD(变分模态分解)；MVMD(多元变分模式分解)；SVMD(Suc
