PSO是一种模拟自然群体行为的优化算法,通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。PSO算法通过迭代搜索空间中的解空间来寻找最佳参数组合,以最小化VMD方法的目标函数。 在PSO-VMD方法中,粒子群算法用于优化VMD的参数选择,以最大程度地提高信号去噪的效果。PSO算法通过迭代更新粒子的速度和位置,以搜索最佳的参数组合。每个...
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...
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),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。
首先用位移传感器采集转子碰摩故障信号,对其数据进行归一化处理,以统一量级和简便运算;其次对归一化的信号进行VMD分解,采用相关系数法选取有效模态分量以构造特征矩阵;最后将构造的特征矩阵作为经PSO优化过的SVM诊断模型的输入,进行故障诊断,得故障类型。模型流程如图1所示。
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...
1)首先初始化PSO、VMD算法的初始参数,其中,种群规模为20、迭代次数20。VMD重要参数k、β分别作为种群中每个粒子位置的两个坐标。 2)进一步将峭度作为度量指标,以粒子群优化算法对VMD算法重要参数k、β进行优化,以得到的最优参数组合对原始信号进行VMD分解预处理。
VMD与PSO的乐器声音识别范文.docx,VMD与PSO的乐器声音识别范文 黄羿博,张秋余,袁占亭,等.融合MFCC和LPCC的语 音感知哈希算法.华中科技大学学报(自然科学版),20**, 43 (2): 124-128. 王民,曹清菁,0卫国,等.改良MFCC算法在朱q鸣声 个体识别中的应用.计算机工程与科学