基于麻雀算法优化的VMD特征提取与智能最小包络熵算法

简介：
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）。