在WOA-VMD中,首先输入待去噪的信号,然后初始化VMD的参数,包括迭代次数、鲸鱼算法的参数等。使用鲸鱼算法优化VMD的参数,得到最优的模态函数。对得到的模态函数进行重构,得到去噪后的信号。 VMD算法的基本原理可以表示为一个约束变分问题的求解,构造的约束变分问题表示为:uK为VMD分解后的第K个IMF分量;ωK为第K个IMF...
在WOA-VMD中,首先输入待去噪的信号,然后初始化VMD的参数,包括迭代次数、鲸鱼算法的参数等。使用鲸鱼算法优化VMD的参数,得到最优的模态函数。对得到的模态函数进行重构,得到去噪后的信号。 VMD算法的基本原理可以表示为一个约束变分问题的求解,构造的约束变分问题表示为:uK为VMD分解后的第K个IMF分量;ωK为第K个IMF...
WOA-VMD算法是结合了鲸鱼优化算法（WOA）与变分模态分解（VMD）的一种信号分解方法。它将信号分解为一系列模态函数，每个模态函数对应信号特定频率范围的成分，便于进行去噪和分析。VMD通过变分原理实现信号分解，WOA则作为优化工具，通过模拟鲸鱼迁徙行为寻找最优解，适用于各种优化问题。在WOA-VMD中，首先输...