麻雀搜索算法优化变分模态分解参数及二次惩罚项的SSA改进VMD算法研究（含MATLAB代码实现）

简介：
本研究提出一种基于麻雀搜索算法优化变分模态分解参数及引入二次惩罚项的改进SSA-VMD方法，并提供MATLAB代码实现。 基于麻雀搜索算法优化的VMD参数自适应调整：SSA-VMD-EMD-EEMD的MATLAB实现（2018版） 本研究探讨了使用最新算法自适应调整模态分解参数与二次惩罚项，以改进变分模态分解(VMD)的方法。具体来说，通过麻雀搜索算法(SSA)优化VMD中的关键参数——模态个数和二次惩罚项，并采用三种信号评价指标作为目标函数进行评估。 该方法结合了SSA的全局寻优能力和VMD在非线性、非平稳信号处理上的优势，在2018年及之后发布的MATLAB版本中实现。研究还探讨了与经验模态分解（EMD）和 ensemble EMD (EEMD) 的对比，以展示自适应调整参数后的SSA-VMD算法的优越性能。 整个过程包括但不限于以下步骤：首先定义目标函数；其次通过麻雀搜索算法优化VMD中的关键参数；最后使用MATLAB进行代码实现，并测试不同信号类型下的表现。