PSO-VMD方法的优势在于其能够自动选择最佳参数组合,无需人工干预。 总结而言,基于粒子群算法优化变分模态分解PSO-VMD是一种强大的信号去噪方法。它能够通过优化参数选择来提高VMD方法的性能,从而实现更准确和稳定的信号去噪效果。随着对PSO-VMD方法的研究和应用的不断深入,我们相信它将在信号处理领域发挥越来越重要的作用...
第一步进行VMD分解，这里调用了之前封装过的kVMD函数，当然这里直接用MATLAB的vmd函数也可以，但是需要注...
PSO-VMD粒子群优化算法PSO优化VMD变分模态分解,PSO-VMD信号分解。1.利用优化算法优化VMD中的参数k、a,适应度函数为包络熵。分解效果好,包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图等。2.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZqWl5Zp
PSO-VMD粒子群算法PSO优化VMD变分模态分解 可直接运行 分解效果好 适合作为创新点(Matlab完整源码和数据),适应度函数为样本熵 1.利用粒子群算法优化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。
二、VMD寻优的参数和适应度函数 1.待优化参数 就像上边所说，分解模态数K和惩罚因子alpha是比较关键的...
本发明属于发动机齿轮箱的故障诊断,具体地涉及一种基于pso-vmd和多类支持向量机的发动机齿轮箱的故障诊断方法。 背景技术: 1、发动机在各行各业中都得到了广泛的应用,包括农业机械和工程机械等等。尤其是在车辆和动力发电领域,发动机被广泛用作动力推动装置。其齿轮箱的工作状态将会直接影响设备的工作情况和性能。随着...
在优化算法中，VMD算法的参数选择尤为重要。K值代表分解模态数，选择过大会产生虚假模态，过小则会遗漏重要特征。惩罚因子alpha对模态分量的带宽有直接影响，设置不当会导致信息提取问题。因此，对VMD参数进行优化具有实际价值。优化的关键在于设定适应度函数，通常采用信息熵作为衡量指标，其值越大表示不确定...
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Proposing the method that based on the variational mode decomposition (VMD) and particle swarm optimization ( PSO) optimized support vector machine (SVM) are used to recognize the audio signals of the musical instruments aiming at the problem of the low recognition rate of musical instruments audio...
基于VMD-PSO-多核极限学习机的短期负荷预测 电力系统及其自动化学报Proceedings of the CSU -EPSA 第34卷第5期2022年5月Vol.34No.5May 2022 基于VMD -PSO -多核极限学习机的短期负荷预测 吴松梅1，蒋建东1，燕跃豪2，鲍薇2 （1.郑州大学电气工程学院，郑州450000；2.国网河南省电力公司郑州供电公司，郑州450...