基于北方苍鹰优化算法优化自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN实现信号分解附matlab实现

原创已于 2024-12-23 22:23:37 修改 · 586 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab #开发语言

于 2023-12-27 14:40:17 首次发布

预测模型专栏收录该内容

342 篇文章

订阅专栏

本文介绍了基于北方苍鹰优化算法的自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法，该方法在信号去噪中表现出色，相较于传统EMD和AEMDAN有更好效果。它通过智能优化去噪参数，实现更精确的信号处理。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支，在许多领域中都有着广泛的应用。随着科技的不断发展，人们对信号处理技术的要求也越来越高，因此如何更好地去噪信号成为了一个热门的研究课题。

在信号处理领域，经验模态分解（EMD）是一种非常有效的信号分解方法，它可以将复杂的信号分解成若干个固有模态函数（IMF），从而方便地对信号进行分析和处理。然而，传统的EMD方法在处理噪声干扰时存在着一些问题，这就需要对其进行改进和优化。

基于此，研究人员提出了一种新的信号去噪方法——自适应经验变模态去噪（Adaptive Empirical Mode Decomposition with Noise-Assisted，简称AEMDAN），它结合了经验模态分解和噪声辅助技术，可以更好地处理信号中的噪声干扰。而在AEMDAN的基础上，又有学者提出了一种改进的方法——北方苍鹰优化算法优化自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN，该方法在AEMDAN的基础上引入了北方苍鹰优化算法，以进一步提高信号去噪的效果。

北方苍鹰优化算法是一种新型的智能优化算法，它模拟了北方苍鹰在捕食过程中的行为，具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，适用于多种优化问题的求解。将北方苍鹰优化算法引入到自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法中，可以更好地优化IMF函数和去噪参数，从而实现更精确和高效的信号去噪。

通过对比实验结果可以发现，基于北方苍鹰优化算法优化的自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法在去噪效果和计算效率上均优于传统的EMD方法和AEMDAN方法。这表明该方法在信号去噪领域具有较大的应用潜力，可以为实际工程和科研领域提供更好的信号处理技术支持。

总之，基于北方苍鹰优化算法优化的自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法在信号去噪方面表现出了较好的效果，为信号处理领域的研究和应用带来了新的思路和方法。相信随着技术的不断进步和发展，这一方法将会得到更广泛的应用和推广，为各行各业的发展带来更多的机遇和挑战。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );