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基于遗传算法的VMD优化(GA-VMD)

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简介：
本研究提出了一种结合遗传算法与变分模态分解（VMD）的方法——GA-VMD，旨在通过优化VMD参数提高信号处理精度和效率。 运行程序前，请确保将所有代码与数据文件放在同一个文件夹内。运行主程序main.m时，请注意在该文件中调整可调参数。

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  • 基于遗传算法的VMD优化(GA-VMD)
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    本研究提出了一种结合遗传算法与变分模态分解（VMD）的方法——GA-VMD，旨在通过优化VMD参数提高信号处理精度和效率。 运行程序前，请确保将所有代码与数据文件放在同一个文件夹内。运行主程序main.m时，请注意在该文件中调整可调参数。
     
  • 基于遗传算法的VMD参数优化（Python实现）
    优质
    本研究采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)的关键参数设置，并使用Python进行算法实现，旨在提高信号处理与特征提取的准确性。 1. Python代码 2. 有数据集
     
  • 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。
     
  • 利用遗传算法优化VMD参数的研究.rar
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    本研究探讨了采用遗传算法优化变分模态分解（VMD）技术中关键参数的方法，以提升信号处理效果和模式识别精度。 文件列表： - Code.m, 420 字节, 2019年12月3日 - Cross.m, 1605 字节, 2019年12月3日 - Decode.m, 1158 字节, 2019年12月3日 - hua_fft.m, 1558 字节, 2019年12月31日 - Main_GAVMD20191231.m, 3571 字节, 2020年6月12日 - Mutation.m, 1602 字节, 2019年12月3日 - objfun.m, 549 字节, 2019年12月31日 - p.mat, 46092 字节, 2020年6月3日 - SampEn.m, 1523 字节, 2019年12月31日
     
  • PSO-VMD.zip_VMD 优化_PSO 粒子群算法在VMD中的应用_基于熵的VMD优化
    优质
    本研究结合了粒子群优化(PSO)与变分模态分解(VMD)技术，提出了一种新颖的方法——利用熵理论对VMD参数进行优化。该方法通过改进PSO算法在信号处理中的应用，有效地提升了多源数据的分析精度和效率。 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法采用了模糊熵作为适应度函数。
     
  • 基于Matlab的麻雀算法优化VMD方法
    优质
    本研究利用麻雀搜索算法优化变分模态分解（VMD）参数，通过MATLAB实现，并验证了该方法在信号处理中的优越性能。 使用MATLAB麻雀算法优化VMD的方法可以有效提升信号处理的性能。这种方法结合了麻雀搜索算法的特点与变分模态分解（VMD）的优势，能够在复杂环境中寻找最优解。通过调整参数并进行多次实验验证，该方法在多个应用场景中展现出良好的适应性和高效性。
     
  • 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。
     
  • 基于白鲸优化算法的VMD改进-BWO-VMD.zip
    优质
    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。
     
  • 基于GA-BP的遗传算法优化神经网络
    优质
    本研究采用GA-BP模型，结合遗传算法与BP神经网络，旨在优化神经网络结构及参数，提升预测精度和学习效率。 通过遗传算法对BP神经网络进行优化，并包含相关的函数及数据集，可以直接运行。