针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题，提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明，该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势，能够保全信号的有效分量，克服了传统VMD去噪的盲目性，保证了去噪后信号的真实性。(Denoising by wavelet threshold t

可以将在Sumlink中搭建的模型所呈现的波形数据进行 VMD分解。前提需要有VMD源文件，此处包含，此代码为作者论文分析代码，使用者需进行修改。(The waveform data presented by the model built in sumlink can be decomposed by VMD. The prerequisite is VMD source file, which is not uploaded here. This code is the author's t

VMD代码，该程序对信号进行经验模式分解，可以用于故障信号处理，还可以与很对方法结合。如，排列熵，emd,vmd,等，包含VMD、EMD、EEMD工具箱，可用于变分模态分解、EMD以及EEMD谐波检测对对比分析(VMD code, the program for empirical mode decomposition of signals, can be used for fault signal processing, can also be combined with a very goo