【数字信号去噪】鲸鱼算法优化自适应经验变模态WOA-ICEEMDAN数字信号去噪【含Matlab源码 3745期】

原创已于 2024-11-03 08:46:17 修改 · 883 阅读

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于 2024-01-03 20:24:35 首次发布

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⛄一、鲸鱼算法优化自适应经验变模态WOA-ICEEMDAN数字信号去噪简介

ICEEMDAN是一种自适应经验模态分解的方法，可以有效地处理非线性和非平稳信号。然而，由于现实世界中的数据往往包含噪音，因此需要对其进行去噪处理，以便更准确地分析和预测。

鲸鱼优化算法（WOA）是一种新兴的元启发式算法，受到了许多研究者的关注。它模仿了鲸鱼觅食的行为，通过模拟鲸鱼的搜索策略来优化问题的解。与其他优化算法相比，WOA具有较快的收敛速度和较好的全局搜索能力。

在最近的研究中，研究人员提出了一种基于鲸鱼优化算法的ICEEMDAN方法，用于数据去噪。该方法结合了WOA的优化能力和ICEEMDAN的自适应特性，能够更好地处理含有噪音的信号。

首先，该方法使用ICEEMDAN对原始信号进行经验模态分解，将信号分解为多个固有模态函数（IMF）。然后，利用WOA算法对每个IMF进行优化，以减少噪音成分并保留有用的信息。最后，将优化后的IMF进行重构，得到去噪后的信号。

与传统的去噪方法相比，基于鲸鱼优化算法的ICEEMDAN方法具有以下优势：

自适应性：ICEEMDAN能够根据信号的特性自适应地分解信号，而WOA能够根据问题的特性自适应地优化解。

高效性：WOA具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到较优的解，从而提高了去噪的效率。

全局搜索能力：WOA能够在整个搜索空间内进行全局搜索，有助于找到更优的解。

通过实验验证，基于鲸鱼优化算法的ICEEMDAN方法在处理不同类型的含噪信号时表现出了较好的去噪效果，能够更准确地提取信号的特征和规律。因此，该方法在实际应用中具有较大的潜力，可以应用于地震信号处理、医学图像处理、工程振动分析等领域。

总之，基于鲸鱼优化算法的ICEEMDAN方法为处理含噪信号提供了一种新的思路和工具，有望在信号处理领域取得更大的突破。随着对该方法的进一步研究和改进，相信它将在实际工程和科学研究中发挥重要作用。

⛄二、部分源代码

clear;
clc;
close all;
data=csvread(‘./待处理信号/scope_8_2.csv’);
S=data(:,2)‘;%真实信号
db=0.01;%噪声
X= awgn(S,db,‘measured’); % 添加高斯白噪声信号
T=length(S);%长度
t=data(:,1)’;
X_ICIA_zuizhong=zeros(1,T);
%% 鲸鱼算法
SearchAgents_no=10;%种群数量
Max_iter=20;%迭代次数
lb=[1 1];
ub=[100 100];
dim=2;
Nstd = 0.2; % 高斯白噪声标准差(一般取值：0-1)
SNRFlag = 2; % 是否允许信噪比递增(即每层添加噪声递减) 1:允许 2:全局相等

fobj=@(x)fun(X,Nstd,x,SNRFlag,S );
[Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
figure
plot(Convergence_curve,‘r-’)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘RMSE’)
%% WOA-iCEEMDAN
NR = ceil(Leader_pos(1)); % 实现次数(一般取值：50-100)
MaxIter = ceil(Leader_pos(2)); % 允许筛选迭代的最大次数
[modes ]=iceemdan(X,Nstd,NR,MaxIter,SNRFlag );
[a ,b]=size(modes);
figure;
subplot(a+1,1,1);
plot(t,X);% the ECG signal is in the first row of the subplot
ylabel(‘加噪后信号’)
xlabel(‘时间’);
title(‘WOA-iCEEMDAN’)
set(gca,‘xtick’,[])
axis tight;
for i=2:a
r(i-1)=xiangguan(S,modes(i-1,:));%计算相关系数
subplot(a+1,1,i);
plot(t,modes(i-1,:));
xlabel(‘时间’);
ylabel (['IMF ’ num2str(i-1)]);
set(gca,‘xtick’,[])
if r(i-1)>0.01
X_ICIA_zuizhong= X_ICIA_zuizhong+modes(i-1,:);%合并结果
end
end
subplot(a+1,1,a+1)
plot(t,modes(a,:))
xlabel(‘时间’);
ylabel(['IMF ’ num2str(a)])
figure;
subplot(3,1,1);plot(S); xlabel(‘时间’); ylabel(‘真实信号’);
subplot(3,1,2);plot(X); xlabel(‘时间’); ylabel(‘加噪后信号’);
subplot(3,1,3);plot(X_ICIA_zuizhong); xlabel(‘时间’); ylabel(‘WOA-iCEEMDAN去噪后信号’);
disp(‘算法峰值信噪比信噪比均值误差均方误差根’);
[PSNR,SNR,MSE,rmse]=zhibiao(X_ICIA_zuizhong,S);%%指标计算
fprintf('WOA-iCEEMDAN算法\t %.4f\t %.4f\t %.4f\t %.4f\n ',PSNR,SNR,MSE,rmse)

⛄三、运行结果

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⛄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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