VMD可以将信号分解成多个模态函数,每个模态函数对应不同的频率成分,且能够适应信号的非线性和非平稳特性。 PSO-VMD算法 粒子群算法(PSO)是一种常用的优化算法,它模拟了鸟群觅食的行为,通过不断地更新粒子的位置和速度来寻找最优解。PSO-VMD算法将粒子群算法与VMD相结合,通过优化VMD中的参数来实现对时间序列信号的...
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...
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
视频内容:1.PSO优化VMD的Matlab代码效果展示2.小波融合去噪的代码效果展示, 视频播放量 1971、弹幕量 0、点赞数 48、投硬币枚数 53、收藏人数 48、转发人数 2, 视频作者 算法研习与代码实现, 作者简介 答疑企鹅3467096262,相关视频:灰狼算法和改进的灰狼算法代码讲解和效
针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题,提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化算法.首先,利用粒子群算法对适应度函数进行选择,确定VMD算法中固有模态分量的分解层数以及惩罚因子个数的组合;其次,通过频谱分析选择特定层数的固有模态分量并重构雷达回波...
007基于 PSO~VMD 算法的生命探测方法研究陆 鑫1 ꎬ陈志敏 1ꎬ2(1. 上海电机学院 电子信息学院ꎬ上海 201306ꎻ2. 东南大学 毫米波国家重点实验室ꎬ南京 210096)摘 要:生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用ꎬ通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号ꎬ实现对飞行员的生命监测ꎮ 针对实际...
摘要:针对乐器音频信号的识别率低的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)和被粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)的乐器音频信号识别的方法。采用VMD将乐器音频信号分解成一系列平稳的窄带分量(IMF),并根据相关系数重构信号,采用小波去除残余的噪声。最后,在分析传统的声音特征提取方法基础上,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC...
5.本发明提出的技术方法包括以下步骤:步骤一:利用加速度传感器对旋转机械设备进行测量,获取振动加速度信号;步骤二:利用pso算法优化vmd算法中的α和k,后对采集的振动信号进行vmd分解。 6.步骤三:基于vmd对微弱故障信号分解后的结果,利用包络谱峰值因子最大准则,选取最优模态分量。
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...