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基于白鲸优化算法调整VMD参数，采用最小包络熵作为适应度函数，选取最优IMF分量并计算其九个时域特征指标

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本研究应用改进的白鲸优化算法来调节VMD参数，并利用最小包络熵选择最佳IMF成分，进而评估九种时域特性指标。 这篇文章包含详细注释，大家可以按照注释进行操作。

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  • 基于白鲸优化算法调整VMD参数，采用最小包络熵作为适应度函数，选取最优IMF分量并计算其九个时域特征指标
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    本研究应用改进的白鲸优化算法来调节VMD参数，并利用最小包络熵选择最佳IMF成分，进而评估九种时域特性指标。 这篇文章包含详细注释，大家可以按照注释进行操作。
     
  • 基于麻雀算法优化的VMD特征提取与智能最小包络熵算法
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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）。
     
  • 基于鲸鱼优化算法的VMD参数优化及包络熵局部极小值测试代码.zip_vmd
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    本资源提供了一种基于鲸鱼优化算法优化VMD（变分模态分解）参数的方法，并结合包络熵进行局部极小值检测的MATLAB实现代码。 效果不错，值得下载，VMD分解优化参数。
     
  • 基于遗传算法的VMD参数优化及其在分解层数K和惩罚因子α上的应用，适应度函数采用包络熵或样本熵
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    本研究利用遗传算法优化变分模态分解(VMD)中的关键参数K（分解层数）与α（惩罚因子），通过引入包络熵或样本熵作为适应度函数，提升信号处理精度和效率。 遗传算法（GA）用于优化VMD（变分模态分解）的参数设置，包括分解层数K及惩罚因子alpha。适应度函数选择包络熵或样本熵进行评估。整个过程在MATLAB环境中实现，并且程序具有详细的注释，便于学习理解。 测试数据集选取了齿轮折断状态的数据作为实例（该组数据存储于Excel文件中），用户可以根据自身需求替换为其他相关数据。通过不同的参数配置，可以生成分解后的模态分量的时域图、频域图以及IMF边际谱等图表展示结果。 此程序设计旨在帮助使用者深入理解遗传算法与VMD技术在信号处理中的应用，并提供了一个良好的学习案例和实践平台。
     
  • 基于鲸鱼优化算法的VMD参数优化及样本熵评估代码
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    本项目提出了一种利用鲸鱼优化算法对变分模态分解（VMD）参数进行优化，并应用样本熵对其进行性能评估的方法。相关代码开源共享，旨在促进信号处理领域的研究与开发。 采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行该代码可以更换数据。核心算法已加密，请联系作者获取更多信息。
     
  • 基于白鲸优化算法的VMD改进-BWO-VMD.zip
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    本资源提供一种基于白鲸优化算法（BWO）改进的变分模态分解（VMD）方法——BWO-VMD。通过优化参数设置，有效提升信号处理和特征提取精度与效率，适用于各类复杂数据环境下的模式识别与分析任务。 MATLAB程序BWO-VMD使用白鲸优化算法来优化VMD参数，并以最小包络熵作为适应度函数，从而找到对应的IMF分量。然后收集最佳IMF分量的9种时域指标：计算均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子和裕度因子。
     
  • 利用遗传算法优化VMD参数及函数(matlab应用)
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    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。
     
  • 白鲸优化算法（BWO）及其智能应用（）
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    白鲸优化算法(BWO)是一种新颖的元启发式群体智能算法，模拟白鲸的行为特性。该算法在求解复杂优化问题中展现出高效性和鲁棒性，并广泛应用于多个领域如电力系统、机械工程和数据挖掘等，推动了智能化技术的发展与应用创新。 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimizer, BWO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它通过模拟白鲸的行为模式来解决复杂的优化问题。 BWO的工作机制主要包括以下几个方面： 捕食行为：模仿白鲸在自然环境中的捕猎方式，在目标搜索和优化过程中进行探索。 社会互动：通过模拟白鲸之间的交流与合作，增加种群的多样性。 迁移模式：根据白鲸迁徙的习惯，提高算法全局搜索的能力。 该算法的优点包括： 强大的探索能力：BWO能够在解空间的不同区域中高效地寻找解决方案。 灵活性：适用于各种优化问题，无论是连续还是离散型的问题都能有效处理。 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内就能找到较为理想的解。 易于实现：其设计原理简单明了，便于编程和应用。
     
  • 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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    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。
     
  • 基于遗传算法的VMD参数优化及函数优化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。