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...
优化深度信念网络为提高短期负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数,对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。电力系统负荷预测建模过程中,选取有效的输入变量是提高预测精度技术措施之一,该文采用互信息度量影响因素与输出变量间的...
Abstract:Proposingthemethodthatbasedonthevariationalmodedecomposition(VMD)andparticleswarmoptimization(PSO)optimizedsupportvectormachine(SVM)areusedtorecognizetheaudiosignalsofthemusicalinstrumentsaimingattheproblemofthelowrecognitionrateofmusicalinstrumentsaudiosignals.Inthispaper,firstly,theinstrumentaudiosignalsaredecomposed...
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
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为PSO-Transformer模型的目标输出分别预测后...
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。
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
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...
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。 3.粒子群算法(PSO)是一种群智能优化算法,具有收敛速度快、寻优能力强等优点。
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