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【MATLAB可执行】利用鲸鱼优化算法优化VMD变分模态分解的MATLAB代码-涵盖惩罚系数与模式数量优化

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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB的代码实现,运用鲸鱼优化算法对VMD(变分模态分解)进行参数优化,具体包括优化惩罚系数和模式数。适用于信号处理及数据分析领域。 鲸鱼优化算法用于优化VMD(变分模态分解)的MATLAB代码已经经过测试并确认有效。本人在代码中添加了详细的注释以方便理解与使用。可以直接运行出结果图像,使用的数据集为EXCEL文件,您可以替换自己的数据进行实验。 1. **目标函数**:各IMF(固有模态分量)的包络熵局部极小值。 2. **优化变量**:VMD方法中的惩罚系数α和分解模态数K。 3. **代码说明**:文件夹内包含了用于WOA优化VMD的所有源码、EXCEL数据集以及运行结果截图。MATLAB代码语言清晰,注释详尽,便于自行修改。 4. **使用方法**:文件夹中还提供了一个详细的PDF文档来指导如何运行代码及替换数据进行实验的步骤。 如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时留言或联系我寻求帮助。

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  • MATLABVMDMATLAB-
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    本项目提供了一套基于MATLAB的代码实现,运用鲸鱼优化算法对VMD(变分模态分解)进行参数优化,具体包括优化惩罚系数和模式数。适用于信号处理及数据分析领域。 鲸鱼优化算法用于优化VMD(变分模态分解)的MATLAB代码已经经过测试并确认有效。本人在代码中添加了详细的注释以方便理解与使用。可以直接运行出结果图像,使用的数据集为EXCEL文件,您可以替换自己的数据进行实验。 1. **目标函数**:各IMF(固有模态分量)的包络熵局部极小值。 2. **优化变量**:VMD方法中的惩罚系数α和分解模态数K。 3. **代码说明**:文件夹内包含了用于WOA优化VMD的所有源码、EXCEL数据集以及运行结果截图。MATLAB代码语言清晰,注释详尽,便于自行修改。 4. **使用方法**:文件夹中还提供了一个详细的PDF文档来指导如何运行代码及替换数据进行实验的步骤。 如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时留言或联系我寻求帮助。
  • 基于PSOVMDMATLAB-涉及
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    本项目提供了一套基于粒子群算法(PSO)优化变分模态分解(VMD)参数的MATLAB代码,专注于优化惩罚系数和模式数,提高信号处理效果。 粒子群算法优化VMD变分模态分解的MATLAB代码已经经过测试并确认可用。本人在代码中添加了详细的注释,以便于理解与使用。该程序可以直接运行出结果图像,并支持使用EXCEL数据集进行输入(可以更换为自己的数据)。以下是具体细节: 1. **目标函数**:最小化各IMF分量的包络熵局部极小值。 2. **优化变量**:VMD方法中的惩罚系数α和分解模态数K。 3. **代码说明**:文件夹内包含PSO优化VMD的所有源码,还包括EXCEL数据集与运行结果截图。所有MATLAB代码均有详细注释,方便用户自行修改。 4. **使用方法**:在提供的文件夹中包含了详细的步骤指南PDF文档,指导如何执行代码及更换其他数据进行实验。 如果有任何疑问或遇到问题,请留言反馈。
  • 基于(WOA)(VMD)参(Python实现)
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    本研究提出一种利用鲸鱼优化算法(WOA)对变分模态分解(VMD)进行参数优化的方法,并提供了Python语言的具体实现方案。 1. 一个Python程序。 2. 程序使用了一个数据集,并且可以直接运行。
  • PID参并附MATLAB
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    本项目运用鲸鱼优化算法对PID控制器参数进行优化,并提供了详细的MATLAB实现代码。通过这一方法可以有效提升系统的控制性能。 版本:MATLAB 2019a 领域:PID优化 内容介绍:本段落档详细介绍如何使用鲸鱼算法来优化PID控制器的参数,并提供相应的MATLAB代码供读者参考。 适用人群:本教程适用于本科及硕士研究生等进行科研和学习使用的人员。
  • MATLAB决开放路径问题
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    本研究采用MATLAB编程环境,运用创新性的鲸鱼优化算法来高效求解开放式路径优化难题,旨在探索该算法在复杂路径规划中的应用潜力及优化效果。 基于MATLAB的鲸鱼优化算法用于求解开放式路径优化问题。
  • MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的鲸鱼优化算法源代码。适用于初学者学习和科研人员参考,帮助用户快速掌握该智能优化算法的应用与开发技巧。 鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm)是依据鲸鱼围捕猎物的行为而设计的。作为群居哺乳动物,在狩猎过程中,它们会协作驱赶并包围目标猎物。
  • 麻雀搜索及二次SSA改进VMD研究(含MATLAB实现)
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    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。
  • 北方苍鹰VMD
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    北方苍鹰算法优化VMD变分模态分解介绍了一种结合了北方苍鹰搜索策略与变分模态分解技术的方法,旨在提高信号处理和数据分析中的模式识别精度与效率。此方法通过模拟北方苍鹰的觅食行为来优化VMD参数的选择,有效增强了复杂数据背景下的特征提取能力。 NGO-VMD北方苍鹰算法优化VMD变分模态分解,可以直接运行,并且有数据集支持。该方法的分解效果良好,适合作为研究中的创新点。提供的是MATLAB代码。
  • WOAMATLAB
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    这段内容提供了一套基于MATLAB编写的WOA算法(鲸鱼优化算法)代码资源。该代码适用于科研人员和工程师进行智能计算、优化问题的研究与应用开发,是理解和实现鲸鱼优化算法的重要工具。 基于原始鲸鱼优化算法的函数寻优方法包含23种测试函数,并且可以方便地进行扩展。通过添加一些种群初始化策略和自适应参数调整策略,能够显著提高寻优性能。代码注释详细,便于理解与使用。