VMD技术具有多种用途，以下是其主要的几个应用领域：
信号处理
变分模态分解（VMD）是一种新颖的信号处理方法，用于将复杂的非线性、非平稳时间序列分解为一组具有有限带宽的内在模态函数（IMFs）。与传统的经验模态分解（EMD）不同，VMD通过解决变分优化问题，避免了端点效应和模态混叠等问题，具有更好的鲁棒性和分解性能。
股票价格预测
VMD技术被用于提高股票价格的预测精度。通过将原始价格序列分解为多个内在模态函数（IMFs），每个IMF代表不同频率的信息，然后对每个IMF应用PatchTST模型和自适应尺度加权层（AsWL）模块，整合尺度信息，优化模型训练过程，从而提高预测准确性。
生物医学信号处理
VMD在处理非平稳信号和非线性信号方面表现出色，广泛应用于生物医学信号处理领域。
机械故障诊断
VMD技术也被用于机械故障诊断，通过分解复杂信号来识别故障特征。
数据预测和分类
基于VMD分解算法，可以用于信号分解、故障诊断、数据预测和分类等研究领域。
存储技术
在存储技术中，VMD技术用于实现虚拟机设备（Virtual Machine Device, VMD），支持从 PCIe总线对NVMe固态盘进行热升级和更换，而无需关闭系统。这种技术提高了存储设备的可靠性和可用性。
综上所述，VMD技术在信号处理、金融分析、生物医学信号处理、机械故障诊断、数据预测和分类以及存储技术等多个领域都有广泛的应用，并显示出显著的优越性和实用性。