详细描述一下变分经验模态分解的分解过程

变分经验模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）是一种信号分解方法，可以将一个信号分解成多个本征模态函数（Empirical Mode Function，EMD）。其分解过程如下： 1. 首先，将原始信号进行预处理，去除趋势项和高频噪声。 2. 然后，定义一个正则化参数，用于控制分解的精度和收敛速度。 3. 接着，通过最小化一个能量函数来求解每个本征模态函数。该能量函数由两部分组成：一部分是信号与本征模态函数之间的残差，另一部分是本征模态函数的平滑度。 4. 在求解能量函数时，采用交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）来优化问题，使得每个本征模态函数都能够被准确地分离出来。 5. 最后，将所有的本征模态函数相加，得到原始信号的分解结果。 总的来说，变分经验模态分解是一种基于正则化的信号分解方法，通过最小化能量函数来求解每个本征模态函数，从而实现信号的分解。