【数字信号去噪】基于matlab差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵）【含Matlab源码 4950期】

最新推荐文章于 2024-09-07 13:43:05 发布
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab信号处理雷达通信（奶茶价版） 文章标签： matlab
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【数字信号去噪】基于matlab差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵）【含Matlab源码 4950期】

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使用遗传算法优化10元稀疏天线阵列的单位间距附Matlab代码
2301_79331328的博客
08-09 402
对于本文的问题，我们需要优化10元稀疏天线阵列的单位间距，达到天线的最佳性能。具体地，我们假设问题的目标函数为阵列的辐射效率，即E(theta,phi)，其中theta、phi分别表示天线的俯仰角和方位角。通过遗传算法的优化，我们可以得到更加合理的解决方案，提升天线的性能表现。首先，我们需要明确遗传算法的基本思想：通过模拟生物进化的过程，将一个种群中适应度最高的个体不断遗传下去，达到目标函数的最优解。需要注意的是，本文仅提供基于遗传算法的优化方案，具体的天线阵列的设计需要读者根据具体需求进行调整。
【E-DEEC】基于matlab增强的分布式能源有效集群（E-DEEC）【含Matlab源码 1566期】
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12-07 735
增强的分布式能源有效集群（E-DEEC） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化分布】遗传算法求解天线线性阵列分布优化问题【含Matlab源码 4472期】
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05-11 1165
遗传算法求解天线线性阵列分布优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化分布】基于遗传算法求解天线线性阵列分布优化问题附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-10 400
遗传算法是一种可以应用于优化问题的启发式算法。在天线线性阵列分布优化问题中，遗传算法可以用来寻找最优的天线分布方式。遗传算法的基本思路是模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等过程，通过对个体的选择和交叉操作，逐步优化种群中的个体，从而得到更好的解。在天线线性阵列分布优化问题中，可以将每个个体视为一种天线分布方式，通过遗传算法来不断优化，直到得到最优解。具体的实现过程包括确定适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子等方面的问题。
【优化布局】基于matlab粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题【含Matlab源码 011期】
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01-16 2241
遗传算法求解带出入点的车间布局优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值）【含Matlab源码 4950期】.zip
07-06
优快云海神之光上传的代码均...通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信
差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值）【含Matlab源码 4950期】.mp4
07-06
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
【数字信号去噪】差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵）【含Matlab源码 4950期】
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07-06 794
差分进化算法优化变分模态分解DE-VMD数字信号去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号去噪】灰狼算法优化变分模态分解GWO-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵）【含Matlab源码 4892期】
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07-02 1162
灰狼算法优化变分模态分解GWO-VMD数字信号去噪（优化K值 alpha值 综合指标 适应度函数包络熵） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化选址】基于遗传算法求解配送中心选址优化问题，目标函数：最优成本附Matlab代码
qq_59747472的博客
09-07 1150
一、引言配送中心选址问题是物流领域中的一个经典问题，其目的是在给定的区域内找到最佳位置建立配送中心，以最小化物流成本。该问题具有较高的复杂度，尤其当涉及多个配送中心、多种运输方式以及多样的约束条件时，传统的数学规划方法往往难以找到全局最优解。近年来，遗传算法作为一种高效的全局优化方法，在解决配送中心选址问题方面展现出显著优势。本文将介绍基于遗传算法求解配送中心选址优化问题的模型和算法，并提供Matlab代码实现。
array_遗传算法优化阵列_
09-29
利用遗传算法和阵列理论结合，优化阵列的幅值
电动汽车充电站选址定容matlab程序
04-24
在一定区域内的电动汽车充电站多目标规划选址定容的matlab程序
轨迹优化matlab源代码-TrajectoryOptimization:研究一些机器人系统及其轨迹生成策略
05-28
轨迹优化matlab源代码轨迹优化 此仓库将托管我的研究代码，用于研究不同机器人系统的轨迹优化。 我的最初计划是实施论文“使用隐式硬接触进行轨迹优化”，并研究本文提到的三个工具： 杂技机器人 第一个系统：直接搭配的acrobot 首先需要运行“〜/ optimization / robcogen / robcogen-0.5.1 / etc / cpp-iitrbd / install.sh” acrobot / model / run.sh包含一个运行RobCoGen的脚本，将输出复制到当前文件夹，并将必要的机械手标头和.so安装到/ usr / local / include RobCoGen具有生成URDF模型的选项，但是输出模型没有可视组件。 acrobot / test.cpp用于测试模型 要构建test.cpp，在编写CMakeLists文件以处理RPATH和eigen3路径时，需要格外小心。 弹指 这是在“通过接触进行刚体轨迹优化的直接方法”一文中描述的轨迹生成算法的实现。 ifopt Snopt是一个用Fortran编写的封闭源代码库，它具有c / c ++ / mat
电动汽车充电站选址定容matlab程序代码实现
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电动汽车充电站的最优选址和定容【两种方法】（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
02-23 245
近年来,我国电动汽车的保有量迅速攀升,截至2016年底,我国电动汽车保有量已经接近100万辆,经测算,到2020年全国电动汽车保有量将超过500万辆”。电动汽车充电基础设施作为电动汽车发展的重要保障,其发展水平直接影响了电动汽车行业的发展速度和质量。目前,全国各地按照“桩站先行,适度超前”的原则,逐步推进充电基础设施的科学发展。根据需求预测结果，到2020年新增集中式电动汽车充换电站将超过1.2万座。电动汽车充电站的选址与定容问题是高维非线性数学问题,决策的优劣直接影响了其服务质量、效率、成本等。
天线阵列遗传算法赋形优化Python实现
weixin_42773635的博客
11-24 2469
本应用主要使用了两方面知识点，一方面是天线阵列合成公式；另一方面是遗传算法。通过遗传算法的数值优化，优化幅度/相位值，以达到优化方向图指标的作用。
变分模态分解svmd
最新发布
12-29
### 变分模态分解 VMD 和 支持向量机 SVM 的应用及实现 #### 一、变分模态分解（VMD） VMD是一种强大的信号分解方法，它具备自适应性、鲁棒性和高计算效率等特性[^1]。这种方法通过将原始信号分解成多个固有模态函数（IMF），从而能够更有效地分析复杂的非平稳信号。 对于VMD的应用，在某些情况下为了提高其性能，会采用遗传算法对其进行优化。具体而言，子函数`GA_VMD(varargin)`实现了利用遗传算法来调整VMD中的两个重要参数——惩罚系数alpha和分解层数K，以此达到更好的分解效果[^2]。 ```matlab function [alpha, K] = GA_VMD(populationSize, maxGenerations) % 初始化种群和其他必要变量... for generation = 1:maxGenerations % 计算适应度值... % 进行选择操作... % 执行交叉变异操作... % 更新最优解(alpha, K)... end end ``` 这段MATLAB代码展示了如何定义一个简单的遗传算法框架去寻找最佳的alpha和K值组合，以便于后续使用这些参数执行VMD过程。 #### 二、支持向量机（SVM） 当涉及到时间序列预测等问题时，可以考虑结合VMD与SVM构建混合模型。例如，在给定案例中提到的方法称为VMD-SVM-GWO，即先运用VMD对输入特征进行预处理，再由经过灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer,GWO)调优后的SVM来进行最终分类或回归任务[^3]。 这种集成学习方案不仅有助于提升单个机器学习模型的表现力，而且还能充分利用不同技术的优势解决特定应用场景下的挑战。值得注意的是，除了GWO之外还可以尝试其他智能优化算法如差分进化(DE)，鲸鱼优化(WOA),麻雀搜索(SSA)等进一步增强系统的泛化能力。 #### 实现流程概览： - **数据准备阶段**：从Excel文件加载待处理的数据集； - **前处理步骤**：采用VMD完成对原始数据流的有效分离； - **评估测试**：最后对比实验结果验证所提方案的实际效能。
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