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利用遗传算法优化VMD参数的研究.rar

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简介:
本研究探讨了采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)技术中关键参数的方法,以提升信号处理效果和模式识别精度。 文件列表: - Code.m, 420 字节, 2019年12月3日 - Cross.m, 1605 字节, 2019年12月3日 - Decode.m, 1158 字节, 2019年12月3日 - hua_fft.m, 1558 字节, 2019年12月31日 - Main_GAVMD20191231.m, 3571 字节, 2020年6月12日 - Mutation.m, 1602 字节, 2019年12月3日 - objfun.m, 549 字节, 2019年12月31日 - p.mat, 46092 字节, 2020年6月3日 - SampEn.m, 1523 字节, 2019年12月31日

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客服
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  • VMD.rar
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    本研究探讨了采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)技术中关键参数的方法,以提升信号处理效果和模式识别精度。 文件列表: - Code.m, 420 字节, 2019年12月3日 - Cross.m, 1605 字节, 2019年12月3日 - Decode.m, 1158 字节, 2019年12月3日 - hua_fft.m, 1558 字节, 2019年12月31日 - Main_GAVMD20191231.m, 3571 字节, 2020年6月12日 - Mutation.m, 1602 字节, 2019年12月3日 - objfun.m, 549 字节, 2019年12月31日 - p.mat, 46092 字节, 2020年6月3日 - SampEn.m, 1523 字节, 2019年12月31日
  • PID.pdf
    优质
    本文探讨了应用遗传算法来优化PID控制器参数的方法,旨在提高控制系统的性能和稳定性。通过仿真研究验证了该方法的有效性。 基于遗传算法的PID参数优化.pdf 由于文件名称重复了多次,可以简化为: 关于“基于遗传算法的PID参数优化”的研究文献。 这样既保持了原意又避免了冗余。如果需要保留所有副本的信息,则原文中仅有的文件名部分无需修改。
  • VMD及函(matlab应)
    优质
    本研究运用遗传算法优化变分模态分解(VMD)技术中的关键参数,并探讨其在信号处理领域的应用效果,通过MATLAB平台实现相关算法设计与验证。 利用遗传算法优化多尺度排列熵参数的方法类似于使用粒子群算法进行参数优化。
  • PID
    优质
    本研究采用遗传算法对PID控制器参数进行优化,以提高控制系统性能。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 我编写了一个遗传算法来调整PID控制器的参数,并且运行效果良好。优化后的参数可以直接在MATLAB上进行仿真测试,代码中有详细的注释。
  • 基于VMD(Python实现)
    优质
    本研究采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)的关键参数设置,并使用Python进行算法实现,旨在提高信号处理与特征提取的准确性。 1. Python代码 2. 有数据集
  • 基于VMD(GA-VMD)
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与变分模态分解(VMD)的方法——GA-VMD,旨在通过优化VMD参数提高信号处理精度和效率。 运行程序前,请确保将所有代码与数据文件放在同一个文件夹内。运行主程序main.m时,请注意在该文件中调整可调参数。
  • 基于ADRC整定
    优质
    本研究探讨了采用遗传算法对主动 disturbance rejection control (ADRC) 参数进行优化整定的方法,旨在提升系统的鲁棒性和响应性能。通过仿真分析验证了该方法的有效性与优越性。 ADRC参数整定对复杂控制器的参数调整进行算法优化。
  • 基于控铣削
    优质
    本研究运用遗传算法探讨了数控铣削过程中的参数优化问题,旨在提高加工效率和产品质量。通过仿真与实验验证了所提方法的有效性。 我们建立了一个以最大生产效率和最低加工成本为目标的多目标优化数学模型。通过使用遗传算法与Matlab工具对切削参数进行优化,获得了最优切削参数的目标函数值,并且通过实验验证了该方法能够提高数控机床的加工效率并降低加工成本。
  • 基于VMD及函MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用遗传算法优化变分模态分解(VMD)参数的方法,并附带用于实现该方法的MATLAB代码,适用于信号处理和函数优化领域的研究与应用。 利用遗传算法优化VMD参数及进行函数优化的MATLAB源码。
  • PID
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法对PID控制器参数进行优化的方法,以提高系统的控制性能和稳定性。通过模拟实验验证了该方法的有效性与优越性。 利用遗传算法优化PID参数。