VMD画图工具（公开版）

最后更新于：2023-11-08 00:08:48

一、代码运行环境：

在使用该代码前，请务必安装时频域分析工具箱。（然后再在文末下载相关代码并使用）

工具箱下载路径在这里

下载文件并解压，按照步骤操作即可完成工具箱安装。

已测试MATLAB2016/2018/2019/2020/2021，其他MATLAB版本理论上也可以使用。推荐使用MATLAB2020及以上版本。

二、文件说明

1.testVMD.m

用于测试VMD功能的脚本文件，可以直接运行其中调用了pVMD和pVMDandFFT。

2.pVMD.p

封装好的VMD画图程序，p文件。

函数参数说明：

function [imf,CenFs] = pVMD(y,FsOrT, alpha, K, tol)
% 画信号VMD分解图
% 输入：
% data：待分解的数据(一维)
% FsOrT：采样频率或采样时间向量，如果为采样频率，该变量输入单个值；如果为时间向量，该变量为与y相同长度的一维向量。如果未知采样频率，可设置为1
% alpha   - 惩罚因子
% K       - 指定分解模态数
% tol     - 收敛容差，是优化的停止准则之一，可以取 1e-6~5e-6

% 输出：
% imf：内涵模态分量，统一为n*m格式，其中n为模态数，m为数据点数。例如 imf(1,:)即IMF1，imf(end,:)即为残差
% 注意，为了与其他“类EMD”方法分解出来的imf分量保持一致，本程序内将imf排序进行了翻转
% 即保证imf排列是从高频向低频排列
% CenFs：即CentralFrequencies，各imf分量的中心频率

% 注意：在使用该代码之前，请务必安装工具箱：http://103.118.41.220/docs/index.php/2020/04/09/1/

画图效果如下（参考）：

可以同时画出下边这张VMD分解的三维展开图（完整版独有）：

3.pVMDandFFT.p

封装好的画图程序，可以绘制出信号VMD分解与各IMF分量频谱对照图，p文件。

函数参数说明：

function [imf,CenFs] = pVMDandFFT(y,FsOrT, alpha, K, tol)
% 画信号VMD分解与各IMF分量频谱对照图
% 输入：
% y：待分解的数据(一维)
% FsOrT： 采样频率或采样时间向量，如果为采样频率，该变量输入单个值；如果为时间向量，该变量为与y相同长度的一维向量。如果未知采样频率，可设置为1
% alpha   - 惩罚因子
% K       - 指定分解模态数
% tol     - 收敛容差，是优化的停止准则之一，可以取 1e-6~5e-6

% 输出：
% imf：内涵模态分量，统一为n*m格式，其中n为模态数，m为数据点数。例如 imf(1,:)即IMF1，imf(end,:)即为残差
% 注意，为了与其他“类EMD”方法分解出来的imf分量保持一致，本程序内将imf排序进行了翻转
% 即保证imf排列是从高频向低频排列
% CenFs：即CentralFrequencies，各imf分量的中心频率

% 例1：（FsOrT为采样频率）
% fs = 100;
% t = 1/fs:1/fs:1;
% y = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pVMDandFFT(y,fs,2000,2,1e-7);
% 例2：（FsOrT为时间向量，需要注意此时FsOrT的长度要与y相同）
% t = 0:0.01:1;
% y = sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*20*t);
% imf = pVMDandFFT(y,t,2000,2,1e-7);

% 注意：在使用该代码之前，请务必安装工具箱：http://hk.khscience.cn/docs/index.php/2020/04/09/1/

画图效果如下（参考）：

4.kVMD.p

整合版VMD函数，整合了第三方VMD和MATLAB自带工具箱的VMD分解方法，并且统一输出格式，配合后续进行希尔伯特-黄变换等无缝衔接。

函数参数说明：

function [imf,CenFs]  = kVMD(data,FsOrT, alpha, K, tol)
% 整合版VMD函数，整合了第三方VMD和MATLAB自带工具箱的VMD分解方法
% 默认设置下按照MATLAB自带库进行
% 并且统一输出格式，配合后续进行希尔伯特-黄变换等无缝衔接
% 输入：
% data：待分解的数据(一维)
% FsOrT：采样频率或采样时间向量，如果为采样频率，该变量输入单个值；如果为时间向量，该变量为与y相同长度的一维向量。如果未知采样频率，可设置为1
% alpha   - 惩罚因子
% K       - 指定分解模态数
% tol     - 收敛容差，是优化的停止准则之一，可以取 1e-6~5e-6

% 输出：
% imf：内涵模态分量，统一为n*m格式，其中n为模态数，m为数据点数。例如 imf(1,:)即IMF1，imf(end,:)即为残差
% 注意，为了与其他“类EMD”方法分解出来的imf分量保持一致，本程序内将imf排序进行了翻转
% 即保证imf排列是从高频向低频排列
% CenFs：即CentralFrequencies，各imf分量的中心频率

% 注意：使用两种库所得到的imf结果会存在差异，这是由两个库自身算法差异导致的，属于正常现象。

5.pFFT.p

封装好的fft计算程序，在pVMDandFFT中调用，一般不需要修改。

三、使用教程

该教学视频是针对“类EMD”画图工具代码（完整版）的使用教程。

视频中是以CEEMD代码为案例讲解的。

其他的“类EMD方法”都可以参考该教程。

视频中4:00开始演示的如何使用自己的数据导入并调用。

四、 关于完整版与公开版代码

公开版代码的函数文件为p文件，可以被调用，但无法查看代码。完整版代码中全部为m文件，m文件可以查看源码并自由修改。

如果需要封装好的画图函数（pVMD.m、pVMDandFFT.m、kVMD.m和pFFT.m）的源码，可在下述连接（完整版）获取。

编程不易，感谢支持~

五、获取公开版程序（需使用电脑浏览器打开）

注：公开版代码需使用MATLAB2022a及以上版本

六、获取完整版程序（使用电脑浏览器或者手机浏览器打开）

获取通道一（淘宝）：点击此处获取完整版程序

获取通道二（本页面）：点击下面“立即支付”按钮，付款后获取完整版代码下载链接和售后联系方式~本通道处于测试阶段，使用该通道可以额外优惠（仅需21.2元）。付款完成后刷新一下本页面即可看到下载链接。

（注意支付跳转失败的话，请使用浏览器打开本页面）

七、完整版代码重要更新

20231108 修复了绘制三维图时，当K值设置较大时数据轴不匹配的bug。

20230411 修复了绘制三维图时Y轴可能小于0的bug。

20230409 重要更新：添加了绘制三维展开图的功能。

20211003 重要更新：可以导出中心频率；vmd分解所用库将由程序自动判断选择；精简了入口参数，更方便使用。

20210819 代码初始版本（公开版所在版本）

八、常见问题

问题1：分解出来的各分量没有按照从高频到低频的顺序排列，或者有些信号分解后从高频到低频排列，有些从低频到高频排列。

回答1：这是由于MATLAB版本在2020a以下，程序调用了第三方的vmd函数，该函数在求出imf分量时频率排序不稳定。安装MATLAB2020a及以上版本可以解决该问题，实现imf分量频率从高频到低频的顺序排列。

问题2：参数K和分解出来的数量是什么关系？

回答2：K的值等于IMF数量加1，也就是如果设置K=4，则会分解出3个IMF分量和1个趋势项res。

问题3：K的数值应该怎样选取？

回答3：对于K的取值，可以通过一些评价指标来进行评估，综合研判取值。比如使用中心频率判断、使用相关系数判断、使用峭度值判断等，不过没有放之四海而皆准的方法。在使用VMD算法进行信号分解时，需要综合考虑信号的特性、应用需求和实际效果等因素，来确定k的取值，最简单的方法就是参考研究领域相关论文的常用方法。