【信号去噪Matlab】基于北方苍鹰算法优化变分模态分解NGO-VMD实现信号去噪附代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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本文介绍了一种结合北方苍鹰算法（NGO）优化变分模态分解（VMD）的新方法，NGO-VMD，旨在提高信号去噪的精度和鲁棒性。实验结果显示，NGO-VMD在模拟和实际信号处理中表现出色，优于传统VMD和EMD算法。

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摘要

变分模态分解（VMD）是一种自适应信号分解方法，它可以将信号分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF都具有单一的频率和调幅。VMD算法在信号去噪方面具有良好的性能，但其分解精度和鲁棒性还有待提高。为了解决这些问题，本文提出了一种基于北方苍鹰算法（NGO）优化VMD算法的方法，称为NGO-VMD算法。NGO算法是一种新的元启发式算法，它具有良好的全局搜索能力和收敛速度。在NGO-VMD算法中，NGO算法被用来优化VMD算法的分解参数，以提高VMD算法的分解精度和鲁棒性。

1. 变分模态分解（VMD）算法

VMD算法是一种自适应信号分解方法，它可以将信号分解为多个IMF，每个IMF都具有单一的频率和调幅。VMD算法的原理是基于变分方法，它将信号分解问题转化为一个变分优化问题，并通过求解变分优化问题来得到IMF。VMD算法的数学模型如下：

VMD算法的求解过程如下：

初始化IMF和中心频率。
交替迭代求解IMF和中心频率。
重构信号。

2. 北方苍鹰算法（NGO）

NGO算法是一种新的元启发式算法，它模拟了北方苍鹰的捕猎行为。NGO算法的原理是，北方苍鹰在捕猎时，会先在空中盘旋搜索猎物，然后俯冲而下捕获猎物。NGO算法将北方苍鹰的捕猎行为抽象为一个数学模型，并通过求解数学模型来得到最优解。NGO算法的数学模型如下：

+��+��

NGO算法的求解过程如下：

初始化苍鹰种群的位置、速度和加速度。
计算苍鹰种群的适应度值。
根据适应度值更新苍鹰种群的位置、速度和加速度。
重复步骤2和步骤3，直到达到终止条件。

3. NGO-VMD算法

NGO-VMD算法是将NGO算法与VMD算法相结合的一种新的信号分解方法。在NGO-VMD算法中，NGO算法被用来优化VMD算法的分解参数，以提高VMD算法的分解精度和鲁棒性。NGO-VMD算法的流程如下：

初始化VMD算法的分解参数。
使用NGO算法优化VMD算法的分解参数。
使用VMD算法分解信号。
重复步骤2和步骤3，直到达到终止条件。

4. 实验结果

为了验证NGO-VMD算法的性能，我们将其与VMD算法和EMD算法进行了比较。实验结果表明，NGO-VMD算法在信号去噪方面具有更好的性能。

图1显示了VMD算法、EMD算法和NGO-VMD算法对模拟信号的分解结果。从图1可以看出，NGO-VMD算法分解出的IMF具有更清晰的频率和调幅，并且噪声被有效地抑制。

图2显示了VMD算法、EMD算法和NGO-VMD算法对实际信号的去噪结果。从图2可以看出，NGO-VMD算法去噪后的信号具有更高的信噪比和更清晰的细节。

5. 结论

本文提出了一种基于NGO算法优化VMD算法的方法，称为NGO-VMD算法。NGO-VMD算法将NGO算法与VMD算法相结合，利用NGO算法的全局搜索能力和收敛速度来优化VMD算法的分解参数，从而提高VMD算法的分解精度和鲁棒性。实验结果表明，NGO-VMD算法在信号去噪方面具有更好的性能。

📣 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 );