时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解

2024-04-14 21:12

本文主要是介绍时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解

目录

    • 时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解(完整源码和数据)
1.利用鲸鱼优化算法优化vmd中的参数k、a,分解效果好,包含边际谱、频率图、收敛曲线等图,满足您的需求,使用者较少,适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图,凸显每次迭代过程的变化。
3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.数据为excel数据,方便替换,运行主程序main即可,可直接运行matlab程序。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解。
% Input and Parameters:
% ---------------------
% signal  - 待分解的时域信号
% alpha   - 惩罚因子
% tau     - time-step of the dual ascent ( pick 0 for noise-slack )
% K       - the number of modes to be recovered
% DC      - true if the first mode is put and kept at DC (0-freq)
% init    - 0 = all omegas start at 0
%                    1 = all omegas start uniformly distributed
%                    2 = all omegas initialized randomly
% tol     - tolerance of convergence criterion; typically around 1e-6
%
% Output:
% -------
% u       - 分解变量的集合
% u_hat   - 变量的频谱
% omega   - 变量中心频率
%% 麻雀算法参数设置
pop = 5;%种群数量
Max_iteration = 20;%最大迭代次数
lb =[800,4]; %下边界
ub = [2000,10];%上边界
dim = 2; %维度为2,即alpha,K
fobj = @(x) fun(x,f,tau, DC, init, tol);
[~,Target_pos,SSA_cg_curve,process] = SSA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%优化函数 求K Alpha 熵值
%% 画适应度曲线与2个参数的变化曲线
huatu(process,'VMD')Target_pos = round(Target_pos);
SSA_cg_curve=abs(SSA_cg_curve);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

这篇关于时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/904031

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象