论文程序新手专用基于鲸鱼优化算法优化自适应经验变模态WOA-ICEEMDAN实现数据去噪附matlab仿真

最新推荐文章于 2025-07-02 15:57:44 发布

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分类专栏：信号处理文章标签：算法 matlab 开发语言

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本文介绍了一种结合ICEEMDAN和鲸鱼优化算法的数据去噪方法，通过自适应分解和优化策略有效处理非线性、非平稳信号，展示了在处理含噪信号方面的优势。这种方法在地震信号处理等领域具有潜在应用价值。

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🔥 内容介绍

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。

📣 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 );