南京网站制作有限公司,wordpress批量拿shell,温州网站建站模板,网络推广的细节时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN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 Matlab实现GSWOA-VMD改进鲸鱼优化算法优化变分模态分解时间序…时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN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 Matlab实现GSWOA-VMD改进鲸鱼优化算法优化变分模态分解时间序列信号分解直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 附赠时间序列测试数据可直接运行main一键出图 程序设计
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%% 以最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵为目标函数任选其一采%% 选取数据
da xlsread(测试数据.xlsx,B:B); %这里选取测试数据B代表Excel中的第B列注意这里替换为自己的数据即可数据形式为n行*1列列数必须为1。
plot(da);
title(原始信号)
set(gcf,color,w)%% 设置参数
lb [0.15 50]; % 噪声幅值权重的优化范围设置为[0.15,0.6]噪声添加次数的优化范围为[50,600]
ub [0.6 600];
dim 2; % 优化变量数目
Max_iter20; % 最大迭代数目
SearchAgents_no10; % 种群规模%% 画适应度函数曲线图并输出最佳参数
figure
plot(Convergence_curve,linewidth,1);
title(迭代曲线图)
xlabel(迭代次数);
ylabel(适应度值);set(gcf,color,w)%% CEEMDAN分解图
X da;
Nstd bestX(1);
NR fix(bestX(2));
MaxIter 10;
[anmodes,its]ceemdan(X,Nstd,NR,MaxIter);
plotimf(anmodes,size(anmodes,1),r, CEEMDAN分解结果); %画图%% 频谱图
fs1;
N400;
uanmodes;
figure(Name,频谱图,Color,[1 1 1])
for i1:size(u,1) subplot(size(u,1) ,1,i)[cc,y_f]plot_fft(u(i,:),fs,1);plot(y_f,cc,b,LineWIdth,1);ylabel([IMF,num2str(i)]);
end
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718## 标题
