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...
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。
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...
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...
本发明公开了一种基于粒子群算法(PSO)优化后的变分模态分解算法(VMD)对超声回波信号去噪的方法.本发明首先采用高斯白噪声来模拟衬板测厚的超声回波信号;使用变分模态分解算法将模拟信号分解,研究分解过程中尺度参数和惩罚因子这两个参数对分解效果的影响规律;将原始信号经过希尔伯特变换后转换为包络信号,进行归一化处理...
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提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法,适应度函数选择的是模糊熵点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:11 积分 电信网络下载 基于C++ 实现爬山法,模拟退火算法,遗传算法 求解N皇后问题.zip 2025-03-24 07:30:05 积分:1 算法题解题技巧与实战基础教程 2025-03-23 04:15:25 积分:1 ...
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...