适用于Matlab2020b及以上版本，因为用到matlab自带经验模态分解（EMD）程序，附有例子以及绘图函数

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

1.python程序 2.可直接运行，有数据集

希尔伯特-黄变换的matlab程序，内含集合经验模态分解文件

为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法。该方法通过补充总体平均经验模态分解提取双端故障行波线模分量的固有模态函数,利用基于瞬时频率突变和模极大值的奇异性检测原理进行行波波头标定,从而实现故障点定位。通过在PSCAD/EMTDC环境下搭建基于频变特性电缆线路的6kV井下配电网模型并进行仿真,验证了该方法测距精度高,最大测距误差不超过4%。

求解二维流场数据（速度，压力，温度或涡量）的本征正交分解以及动模态分解

1.python语言 2.有数据集，可直接运行

VMD_vmd_变分模态分解

vmd分解matlab实现，变分模态分解，信号分解，可应用于各种信号的分解，以及入门学习的辅助材料，这是vmd方法提出者的原版代码

粒子群算法优化变分模态分解参数K、Alpha