带变分模式分解VMD附Matlab代码

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🔥 内容介绍

变分模式分解 (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)。与传统的信号分解方法，如经验模态分解 (EMD) 和小波分解相比，VMD 具有以下优点：

• 自适应性: VMD 不需要预先设定 IMF 的数量，它可以根据信号的特性自动确定 IMF 的数量。

• 鲁棒性: VMD 对噪声和非平稳信号的鲁棒性较强。

• 计算效率: VMD 的计算效率较高，尤其适用于大规模数据的处理。

理论基础

VMD 的理论基础是变分方法。它将信号分解问题转化为一个变分问题，并通过求解变分问题来获得 IMF。VMD 的目标函数如下：

算法流程

VMD 算法的流程如下：

1. 初始化 IMF 和中心频率。

2. 迭代更新 IMF 和中心频率，直到满足收敛条件。

3. 将更新后的 IMF 作为最终结果输出。

应用

VMD 已经被广泛应用于各种领域，包括：

• 信号处理

• 图像处理

• 生物医学工程

• 机械故障诊断

总结

VMD 是一种强大的信号分解方法，它具有自适应性、鲁棒性和计算效率高等优点。VMD 已经被广泛应用于各种领域，并取得了良好的效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

 [1]江星星,宋秋昱,杜贵府,等.变分模式分解方法研究与应用综述[J].仪器仪表学报, 2023.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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