网站开发所需经费,手机大全商城,网站建设概,互动网站时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号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 1.利用蜣螂优化算法优化VMD中的参数k、a适应度函数可自由选为包络熵、信息熵、样本熵、排列熵包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图 2.蜣螂优化算法DBO是23年提出的新算法用的人很少适合作为创新 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白。 4.附赠时间序列测试数据直接运行main文件即可一键出图。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解。
[x, y] size(signal);
if x yC y;% number of channelsT x;% length of the Signalsignal signal;
elseC x;% number of channelsT y;% length of the Signal
end
%---------- Preparations
% Sampling Frequency
fs 1/T;% Mirroring
f(:,1:T/2) signal(:,T/2:-1:1);
f(:,T/21:3*T/2) signal;
f(:,3*T/21:2*T) signal(:,T:-1:T/21);
% Time Domain 0 to T (of mirrored signal)
T size(f,2);
t (1:T)/T;
% frequencies
freqs t-0.5-1/T;
% Construct and center f_hat
f_hat fftshift(fft(f,[],2),2);
f_hat_plus f_hat;
f_hat_plus(:,1:T/2) 0;%------------ Initialization
% Maximum number of iterations
N 500;
% For future generalizations: individual alpha for each mode
Alpha alpha*ones(1,K);
% matrix keeping track of every iterant
u_hat_plus_00 zeros(length(freqs), C, K);
u_hat_plus zeros(length(freqs), C, K);
omega_plus zeros(N, K);
% initialize omegas uniformly
switch initcase 1omega_plus(1,:) (0.5/K)*((1:K)-1);case 2omega_plus(1,:) sort(exp(log(fs) (log(0.5)-log(fs))*rand(1,K)));otherwiseomega_plus(1,:) 0;
end
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
