实验结果表明,SMA-VMD算法在信号去噪方面具有更好的性能。 图1给出了VMD算法、EMD算法和SMA-VMD算法对一个噪声信号的分解结果。从图1可以看出,SMA-VMD算法能够有效地将噪声信号分解为一组IMF和残差,并且分解结果具有良好的时频分辨率。 图2给出了VMD算法、EMD算法和SMA-VMD算法对一个噪声信号的去噪结果。从图2可...
VMD算法在类EMD算法中扮演着重要角色，尤其对于那些无法指定分解模态数的算法，如EMD、EEMD和CEEMD等。在讨论VMD时，一个经常被提及的疑问是如何确定模态数量K。K值的选取对分解结果产生直接影响：若K设置过大，可能导致欠分解并产生虚假模态；而K设置过小则可能无法充分提取时间序列的隐含特征。此外，惩罚因子alpha也对...
文献[3]针对VMD因需提前预设参数而影响信号的分解精度,提出了一种基于能量截止法将变分模态分解改进为递归模式算法,采用目标信号功率谱峰值所对应的频率以初始化变分模态分解所需的中心频率和粒子群优化算法对具有带宽约束能力的惩罚因子进行最优取值,与传统的VMD方法相比,该方法具有更高的计算效率。 文献[4]针对VMD的...
一、为什么要对VMD做参数寻优 在一众的类EMD算法中,对于EMD、EEMD、CEEMD等等这些无法指定分解模态数的算法,经常有同学问我该怎样指定模态数量;当我告诉大家需要使用VMD才能制定模态数量K时,更多的是问我K值该怎么取。人类就是这么的纠结。 今天这篇文章就可以解答这个疑问了。话说回来,K的选取确实比较重要,K 的取值...
VMD算法去噪emg 目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 1).使用 LPF-VMD 对风速时间序列进行分解, 得到一个低频的趋势分量以及 n 个由 VMD 分解得 到的 BIMF。 2).对 LPF-VMD 分解得到的各分量分别建立 KELM 预测模型,采用 BSA 对模型中 4 个待定参 数进行联合...
2 粒子群优化VMD算法 1)参数初始化; 2)粒子初始化:初始化速度和位置,以包络熵均值最小为适应度值,VMD分解计算适应度函数; 3)记录个体最优和所有粒子适应度函数最小值为群体最优; 4)根据公式更新惯性权重、学习因子、速度、位置和重构粒子; VMD计算适应度值,与之前记忆的种群最优和个体最优作对比,如果比这两...
VMD算法可将复杂数据分解为多个固有模态函数分量。该算法在处理振动信号数据时能精准提取特征。对含有噪声的数据 VMD算法有良好的降噪效果。VMD算法依据数据的频率特性进行自适应分解。它处理音频数据时可分离不同频率的声音成分。在图像数据处理方面 VMD算法能实现纹理特征提取。VMD算法分解数据的过程基于变分原理。对于电力...
VMD算法基于变分原理,通过优化能量函数将信号分解为多个模态分量。它利用Hilbert-Huang变换将信号分解为时频域均匀分割的一组本征模态函数(EMD)。然后,通过引入附加约束条件,通过迭代最小化均方残差误差来获得最优的模态分解。最终得到的模态函数与原始信号的重构误差最小。 VMD分解算法的应用非常广泛。首先,VMD可以将非...
【原创】TTAO-VMD【24年最新算法】 三角拓扑聚合优化算法(TTAO)优化VMD变分模态分解 实现平台:Matlab,中文注释清晰,非常适合科研小白。 [灯泡]适应度函数为包络熵 [灯泡]输入数据为Excel,替换数据直接使用 [灯…