yuchunyu12的博客

岩石声发射信号作为表征岩体内部损伤演化的关键载体，其降噪处理面临三大挑战：（1）​非平稳特性：脆性破裂产生的AE信号具有宽频带（10-500kHz）、突发瞬态特性，传统傅里叶变换与小波基选择缺乏自适应能力；（2）​模态混叠：经验模态分解（EMD）类方法在处理多组分信号时易产生虚假模态，导致有效IMF分量误判率超过35%；（3）​参数敏感性：VMD算法的分解效果高度依赖K与α参数，人工经验调参在复杂岩性场景下泛化性不足。

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基于智能优化算法优化VMD

麻雀搜索算法（SSA）是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食时的群体行为，通过模拟麻雀的觅食过程来寻找问题的最优解。在优化VMD参数的过程中，目标是调整VMD算法中的惩罚系数和分解模态个数，以使得分解后的IMF分量满足一些特定的性质，如排列熵、包络熵、信息熵和样本熵的极小值。每个IMF代表了信号中的一个频率成分，通过将信号分解成IMF可以更好地理解信号的结构和特征。通过这个过程，基于SSA优化的VMD参数可以使得分解后的IMF分量满足特定的性质，从而更好地揭示信号的结构和特征。

通过使用蜻蜓优化算法进行参数优化，DA-VMD 能够自动地搜索参数空间，从而找到最优的参数组合，以得到更好的信号分解效果。这样，通过 DA-VMD 可以更好地适应不同类型的信号，并提高分解的精度和效率。DA-VMD 则是利用蜻蜓优化算法来确定这些参数的最佳取值。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。需要注意的是，DA-VMD 是一种基于蜻蜓优化算法的优化方法，适用于对 VMD 的参数进行调优，以获得更好的信号分解结果。

基于飞蛾扑火算法优化的VMD参数。

基于灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）优化的VMD参数（GWO-VMD）是一种结合了GWO和VMD算法的优化方法，用于信号分解和特征提取。GWO是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于狼群的协同行为。它通过模拟狼群的寻食行为，不断优化目标函数来找到全局最优解。而VMD（Variational Mode Decomposition，变分模态分解）是一种信号分解方法，将信号分解为多个时频局部化的模态分量，并且每个模态分量都是自适应提取的。