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基于灰狼算法的VMD数字信号去噪优化(以最小化包络信息熵、包络熵、排列熵及样本熵为目标)【附带Matlab源码 6858期】.mp4

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简介:
本视频介绍了一种利用灰狼算法优化变分模态分解(VMD)技术去噪的方法,旨在最小化信号的多种熵值以提高数据质量。内容包括详细的理论分析和实用的Matlab源码分享(6858期)。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的代码,并且可以运行验证过有效,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行 运行结果效果图 2、代码在Matlab 2019b版本下测试通过。若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中; 第二步,双击打开main.m文件; 第三步,点击运行按钮等待程序执行完毕并查看结果 4、如有更多需求咨询可直接联系博主,具体服务包括但不限于:博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、定制化Matlab编程以及科研项目合作等。

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  • VMD)【Matlab 6858】.mp4
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    本视频介绍了一种利用灰狼算法优化变分模态分解(VMD)技术去噪的方法,旨在最小化信号的多种熵值以提高数据质量。内容包括详细的理论分析和实用的Matlab源码分享(6858期)。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的代码,并且可以运行验证过有效,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行 运行结果效果图 2、代码在Matlab 2019b版本下测试通过。若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中; 第二步,双击打开main.m文件; 第三步,点击运行按钮等待程序执行完毕并查看结果 4、如有更多需求咨询可直接联系博主,具体服务包括但不限于:博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、定制化Matlab编程以及科研项目合作等。
  • MATLAB实现应用.zip_matlab__MATLAB_ MATLAB
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法,并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释,帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
  • MATLAB常见值计程序:、模糊、多尺度层次
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    本软件包提供了一套基于MATLAB的熵值计算工具,涵盖样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等多种算法,适用于复杂系统分析与建模。 在MATLAB编程中,常见的熵值计算程序包括样本熵(SampleEntropy)、模糊熵(FuzzyEntropy)、排列熵(PermutationEntropy)、多尺度熵以及层次熵。这些方法都是可用的工具来分析和处理数据集中的复杂性和模式。
  • SampleEntropy.rar_matlab_sampleEntropy__其参
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    本资源为MATLAB实现的样本熵计算工具包。内容包括了用于分析时间序列复杂性的样本熵算法及其可调参数,适合于生物医学信号处理等领域研究使用。 在MATLAB中计算信号的样本熵参数,在提供的.m文件中有详细的说明。
  • MATLAB.rar_互_MATLAB_联合_互
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    该资源包含一系列用于计算互信息熵、联合熵及条件熵的MATLAB代码。适用于研究和工程应用中涉及的信息理论分析,提供了一个便捷的数据处理工具包。 实现互信息程序化可以自动化地进行互信息熵计算和联合熵计算,无需手动操作,从而更加方便快捷。
  • MyEntropy.rar__ MATLAB___MATLAB香农
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    本资源提供关于信息熵的基础理论介绍及其实现代码,特别聚焦于利用MATLAB进行香农熵的高效计算与分析。适合研究和学习信息论的学生和科研人员使用。 求解香浓信息熵的简洁Matlab代码,可以直接调用使用。
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    本研究探讨了模糊熵、排列熵、FD、Higuchi熵及模糊排列熵等多种复杂度测量工具,并分析其在不同数据集上的表现与应用。 排列熵、模糊熵和FD_Higuchi的代码用于计算非线性参数。
  • 麻雀VMD特征提取与智能
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    本研究提出一种结合麻雀搜索算法优化和智能最小包络熵方法的新颖信号处理技术。通过变分模态分解(VMD)进行特征提取,并利用优化后的最小包络熵实现高效的数据分析,为复杂信号的解析提供了新途径。 本篇文章包含所有MATLAB源代码,可以直接复制粘贴运行,并且全部为可自行更改的源代码(不是.p文件)。以西储大学数据集中的105.mat文件里的X105_BA_time.mat数据为例,首先进行VMD分解。采用麻雀优化算法(SSA)对VMD的关键参数(惩罚因子α和模态分解数K)进行优化,并使用最小包络熵作为适应度值。其他智能优化算法同样适用,关键在于学会编写最小包络熵的代码,在实验过程中会实时显示每次寻优后的最小包络熵值以及对应的最优参数。本次寻优共执行100次(可以自行调整次数)。
  • 英文文__编程__英文文
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    本文探讨了如何计算英文文本的信息熵,介绍了信息熵的概念及其在编程中的应用,并提供了具体的计算方法和实例。 使用C++计算一篇英文文本的信息熵的步骤如下: 1. 读取文档并统计英文字母及空格出现的次数;在计数过程中将所有小写字母转换为大写字母。 2. 计算概率分布P(X); 3. 根据信息熵定义求解结果。