鲸鱼优化算法结合VMD在信号去噪中的应用,Matlab代码如何实现?

2026-05-16 11:331阅读0评论SEO问题
  • 内容介绍
  • 文章标签
  • 相关推荐

本文共计641个文字,预计阅读时间需要3分钟。

鲸鱼优化算法结合VMD在信号去噪中的应用,Matlab代码如何实现?

1+内容介绍+一种基于WOAVMD算法的信噪增强方法,具体包括:根据鲸鱼鱼群优化算法建立目标包络范围,发展泡沫网络攻击以及野兽搜索的数学模型,然后进行初始化参数,在取值范围内初始化鲸鱼鱼群的位置向…

1 内容介绍

一种基于WOAVMD算法的信号去噪方法,具体为:根据鲸鱼优化算法分别建立目标包围,发泡网攻击以及猎物搜寻的数学模型,然后进行初始化参数,在取值范围内初始化鲸鱼的位置向量,根据位置向量对原始振动信号进行VMD分解,然后计算每个鲸鱼位置下的平均包络熵;更新最小平均包络熵,即获得当前群体中最佳个体的位置更新当前鲸群个体的空间位置;输出最佳鲸鱼个体的位置向量,即得VMD的分解参数组合;根据所得到的分解参数组合对信号进行VMD分解,将分解出IMF分量相加得到重构信号,即得去噪后的信号.本发明解决了现有技术中存在的原始VMD算法的分解参数需要根据经验进行人工确定,导致无法得到最优分解结果,从而影响信号的去噪效果的问题.

2 部分代码

function ret = select(individuals, sizepop)


fitness1 = 1 ./ individuals. fitness;

sumfitness = sum(fitness1);

鲸鱼优化算法结合VMD在信号去噪中的应用,Matlab代码如何实现?

sumf = fitness1 ./ sumfitness;

index = [];


for i = 1:sizepop

pick = rand;


while pick == 0

pick = rand;

end


for i = 1:sizepop

pick = pick - sumf(i);


if pick < 0

index = [index, i];

break;

end


end


end


individuals. chrom = individuals. chrom(index, :);

individuals. fitness = individuals. fitness(index);

ret = individuals;

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]刘嘉敏, 彭玲, 刘军委,等. 基于遗传算法的VMD参数优化与小波阈值的轴承振动信号去噪分析[C]// 第二十七届全国振动与噪声应用学术会议论文集. 2016.

[2]李辉, 范邦稷, 翟芳,等. 一种基于WOA-VMD算法的信号去噪方法:, CN112597930A[P]. 2021.

博主简介:擅长智能优化算法​、神经网络预测​、信号处理​、元胞自动机​、图像处理​、路径规划​、无人机​、雷达通信​、无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。


本文共计641个文字,预计阅读时间需要3分钟。

鲸鱼优化算法结合VMD在信号去噪中的应用,Matlab代码如何实现?

1+内容介绍+一种基于WOAVMD算法的信噪增强方法,具体包括:根据鲸鱼鱼群优化算法建立目标包络范围,发展泡沫网络攻击以及野兽搜索的数学模型,然后进行初始化参数,在取值范围内初始化鲸鱼鱼群的位置向…

1 内容介绍

一种基于WOAVMD算法的信号去噪方法,具体为:根据鲸鱼优化算法分别建立目标包围,发泡网攻击以及猎物搜寻的数学模型,然后进行初始化参数,在取值范围内初始化鲸鱼的位置向量,根据位置向量对原始振动信号进行VMD分解,然后计算每个鲸鱼位置下的平均包络熵;更新最小平均包络熵,即获得当前群体中最佳个体的位置更新当前鲸群个体的空间位置;输出最佳鲸鱼个体的位置向量,即得VMD的分解参数组合;根据所得到的分解参数组合对信号进行VMD分解,将分解出IMF分量相加得到重构信号,即得去噪后的信号.本发明解决了现有技术中存在的原始VMD算法的分解参数需要根据经验进行人工确定,导致无法得到最优分解结果,从而影响信号的去噪效果的问题.

2 部分代码

function ret = select(individuals, sizepop)


fitness1 = 1 ./ individuals. fitness;

sumfitness = sum(fitness1);

鲸鱼优化算法结合VMD在信号去噪中的应用,Matlab代码如何实现?

sumf = fitness1 ./ sumfitness;

index = [];


for i = 1:sizepop

pick = rand;


while pick == 0

pick = rand;

end


for i = 1:sizepop

pick = pick - sumf(i);


if pick < 0

index = [index, i];

break;

end


end


end


individuals. chrom = individuals. chrom(index, :);

individuals. fitness = individuals. fitness(index);

ret = individuals;

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]刘嘉敏, 彭玲, 刘军委,等. 基于遗传算法的VMD参数优化与小波阈值的轴承振动信号去噪分析[C]// 第二十七届全国振动与噪声应用学术会议论文集. 2016.

[2]李辉, 范邦稷, 翟芳,等. 一种基于WOA-VMD算法的信号去噪方法:, CN112597930A[P]. 2021.

博主简介:擅长智能优化算法​、神经网络预测​、信号处理​、元胞自动机​、图像处理​、路径规划​、无人机​、雷达通信​、无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。