柳州旅游网站建设,网页设计制作个人网站,广州交易中心,wordpress 网站建设中时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解 目录 时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解#xff08;完整源码和数据) 1.利用鲸…时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解 目录 时序分解 | Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解完整源码和数据) 1.利用鲸鱼优化算法优化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.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象计算机电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.数据为excel数据方便替换运行主程序main即可可直接运行matlab程序。 程序设计
完整源码和数据获取方式Matlab实现WOA-VMD鲸鱼算法WOA优化VMD变分模态分解。
% Input and Parameters:
% ---------------------
% signal - 待分解的时域信号
% alpha - 惩罚因子
% tau - time-step of the dual ascent ( pick 0 for noise-slack )
% K - the number of modes to be recovered
% DC - true if the first mode is put and kept at DC (0-freq)
% init - 0 all omegas start at 0
% 1 all omegas start uniformly distributed
% 2 all omegas initialized randomly
% tol - tolerance of convergence criterion; typically around 1e-6
%
% Output:
% -------
% u - 分解变量的集合
% u_hat - 变量的频谱
% omega - 变量中心频率
%% 麻雀算法参数设置
pop 5;%种群数量
Max_iteration 20;%最大迭代次数
lb [800,4]; %下边界
ub [2000,10];%上边界
dim 2; %维度为2即alphaK
fobj (x) fun(x,f,tau, DC, init, tol);
[~,Target_pos,SSA_cg_curve,process] SSA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%优化函数 求K Alpha 熵值
%% 画适应度曲线与2个参数的变化曲线
huatu(process,VMD)Target_pos round(Target_pos);
SSA_cg_curveabs(SSA_cg_curve);参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
