功能MVMD适用多元变模态分解（MVMD）算法[1]在多变量或多声道数据集。该方法是对名为多元经验模式分解（MEMD）另一种流行的算法的替代方案。我们已经通过涉及含有2-16信道模拟和真实世界的数据集模拟验证了这一代码。但是，没有理由认为它不应该对数据有超过16个频道工作。

％输入及参数：
％---------------------
信号 - 输入多元信号需要被分解

阿尔法 - 定义中提取模式的带宽（阿尔法产量低的值更高的带宽）的参数

tau蛋白 - 双上升的时间步长（挑0对噪声松弛）
的K - 模式的数量要恢复
DC - 如果第一个模式是放，并保持在DC（0频率）
INIT - 0 =所有OMEGAS从0开始
1 =所有OMEGAS开始均匀地分布
2 =所有OMEGAS随机初始化

TOL - 对于ADMM的收敛公差值

％输出：
％---------------------

ü - 分解模式的集合
u_hat - 模式的光谱
Ω - 估计模式中心频率

[1] N.拉赫曼，H.阿夫塔卜，多元变模式分解，的arXiv：1907.04509，2019。