【信号去噪-VMD】基于蜣螂算法优化变分模态分解DBO-VMD实现信号去噪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于蜣螂算法优化变分模态分解DBO-VMD的信号去噪方法。该方法将蜣螂算法应用于DBO-VMD的中心频率和带宽优化，通过模拟蜣螂的觅食行为，寻找最佳的分解参数组合，以提高去噪效果。仿真实验结果表明，该方法能够有效去除信号中的噪声，提高信噪比，并具有较好的鲁棒性。

1. 引言

信号去噪是信号处理领域的重要研究课题，其目的是从含有噪声的信号中提取出原始信号。变分模态分解（VMD）是一种近年来发展起来的信号分解方法，具有自适应性强、抗噪声能力强等优点，已成为信号去噪领域的研究热点。

2. DBO-VMD算法

DBO-VMD算法是在VMD算法的基础上改进而来，它通过引入数据驱动的方式，提高了VMD算法的分解精度。DBO-VMD算法的步骤如下：

1. 对原始信号进行数据驱动预处理，得到预处理后的信号。

2. 对预处理后的信号进行VMD分解，得到多个本征模态分量（IMF）。

3. 对IMF进行阈值处理，去除噪声分量。

4. 重构信号，得到去噪后的信号。

3. 蜣螂算法

蜣螂算法是一种模拟蜣螂觅食行为的智能优化算法。蜣螂具有强大的觅食能力，能够在复杂的环境中找到最佳的食物来源。蜣螂算法通过模拟蜣螂的觅食行为，寻找最优解。

4. 基于蜣螂算法优化DBO-VMD

本文将蜣螂算法应用于DBO-VMD的中心频率和带宽优化。蜣螂算法通过模拟蜣螂的觅食行为，寻找最佳的分解参数组合，以提高去噪效果。

5. 仿真实验

为了验证该方法的有效性，进行了一系列仿真实验。实验结果表明，该方法能够有效去除信号中的噪声，提高信噪比，并具有较好的鲁棒性。

6. 结论

本文提出了一种基于蜣螂算法优化DBO-VMD的信号去噪方法。该方法能够有效去除信号中的噪声，提高信噪比，并具有较好的鲁棒性。该方法为信号去噪领域提供了一种新的思路，具有重要的应用价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]李升鑫,崔浩,许岩,等.基于改进蜣螂算法优化变分模态分解的水声信号降噪方法:202410185954[P][2024-04-25].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合