【数字信号去噪】蜣螂算法优化变分模态分解DBO-VMD数字信号去噪【含Matlab源码 3746期】

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⛄一、蜣螂算法优化变分模态分解DBO-VMD数字信号去噪简介

信号去噪一直是信号处理领域中的重要问题，对于一些噪声干扰严重的信号，需要采取一定的方法进行处理，以提高信号的质量和准确性。在信号处理领域中，变分模态分解（VMD）是一种有效的信号分解方法，可以将信号分解成多个本征模态函数（IMF）分量，从而实现信号的去噪和特征提取。然而，VMD在处理一些非线性和非平稳信号时存在一定的局限性，因此需要对其进行优化和改进。

近年来，蜣螂算法作为一种新型的优化算法被引入到信号处理领域中，并取得了一定的成果。蜣螂算法是一种基于蜣螂觅食行为的启发式算法，具有全局寻优能力和较强的收敛速度，适用于各种优化问题的求解。因此，将蜣螂算法应用于VMD的优化过程中，可以有效提高VMD在信号去噪方面的性能和效果。

基于以上背景和需求，本文提出了基于蜣螂算法优化的变分模态分解（DBO-VMD）方法，旨在通过蜣螂算法的全局寻优能力和高效性，提高VMD在信号去噪方面的性能和效果。具体而言，本文首先介绍了VMD和蜣螂算法的基本原理和特点，然后详细阐述了DBO-VMD方法的优化过程和实现步骤。接着，本文通过对比实验分析了DBO-VMD方法与传统VMD方法在信号去噪方面的性能差异，验证了DBO-VMD方法的有效性和优越性。最后，本文对DBO-VMD方法的未来研究方向和应用前景进行了展望和讨论。

总的来说，基于蜣螂算法优化的变分模态分解（DBO-VMD）方法在信号去噪方面具有较好的性能和效果，可以有效应用于各种信号处理和分析任务中。随着蜣螂算法和VMD方法的进一步研究和发展，相信DBO-VMD方法将会在信号处理领域中发挥越来越重要的作用，为信号去噪和特征提取等问题提供更加有效的解决方案。希望本文的研究成果能够对相关领域的研究人员和工程技术人员有所启发和帮助，推动信号处理技术的不断进步和创新。

⛄二、部分源代码

clc
clear all
close all
ff=load (‘row.txt’);
ff=ff’;
data=ff;

len=length(data);
f=data(1:len);
%% 基础参数设定
tau = 0; % 噪声容限
DC = 0; % no DC part imposed
init = 1; % initialize omegas uniformly
tol = 1e-7;
%% 优化VMD分解
pop = 20;%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alpha，K
fobj = @(x) fun(x,f,tau, DC, init, tol);
[~,Target_pos,NGO_cg_curve] = DBO(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%优化函数 求K Alpha 熵值
Target_pos = round(Target_pos);
NGO_cg_curve=abs(NGO_cg_curve);
%利用优化后K，alpha带入VMD得到结果
[u1, u_hat1, omega1] = VMD(f, Target_pos(1), tau, Target_pos(2), DC, init, tol);
figure
plot(NGO_cg_curve,‘linewidth’,1.5);
title(‘DBO-VMD收敛曲线’)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘适应度值’)
grid on
%% 阿基米德优化VMD分解
figure
subplot(size(u1,1)+1,1,1);
plot(f,‘k’);grid on;
ylabel(‘原始数据’);
for i = 1:size(u1,1)
subplot(size(u1,1)+1,1,i+1);
plot(u1(i,:),‘k’);
ylabel([‘IMF’,num2str(i)]);
end
sgtitle(‘DBOVMD分解结果’,‘FontSize’, 10)
%% 打印寻优值
disp([‘最优K值为：’,num2str(Target_pos(2))])
disp([‘最优alpha值为：’,num2str(Target_pos(1))])
disp([‘最优适应度值为：’,num2str(min(NGO_cg_curve))])
[m,n]=size(u1);
imf=u1;
len=length(imf);%信号长度
fs=1000;%采样频率
% 采样时间
t = (0:len-1)/fs;
%%频域图
figure
for i=1:m
subplot(m,1,i)
%% FFT 变换
[cc,y_f]=hua_fft_1(imf(i,:),fs,1);
a1(i,:)=cc;
plot(y_f,cc,‘k’,‘LineWIdth’,1.5);
title(‘频率图’)
ylabel([‘IMF’,num2str(i)]);
axis tight
end
figure
plot(y_f,a1,‘LineWIdth’,1);
title(‘Hilbert边际谱’)
xlabel(‘频率/Hz’)
ylabel(‘幅值’)

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 刘嘉敏,彭玲,刘军委,袁佳成.遗传算法VMD参数优化与小波阈值轴承振动信号去噪分析[J].机械科学与技术. 2017,36(11)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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