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逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition, SVMD）是一种信号处理技术，主要用于将复杂信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）。SVMD通过迭代优化过程，将信号分解为一系列的模态分量，每个模态分量具有特定的频率和振幅，能够更好地捕捉信号的局部特征。SVMD的核心思想是通过变分原理，最小化信号与模态分量之间的误差，同时满足模态分量的频谱分离条件。

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通过结合麻雀搜索算法的搜索策略和逐次变分模态分解的信号分解能力，SSA-SVMD方法旨在实现对逐次变分模态分解参数的优化，从而提高信号重构的质量或其他应用的性能。包络熵用于描述信号的包络的复杂度或无序性，因此选择最小化包络熵作为适应度函数，以降低信号包络的复杂度或增加其有序性。样本熵用于衡量样本数据的复杂度或无序性，因此选择最小化样本熵作为适应度函数，可以降低数据的复杂度或增加其有序性。（3）麻雀搜索：根据麻雀搜索算法的策略，如觅食、交配、迁徙等行为，更新和优化麻雀的位置（即逐次变分模态分解的参数）。

海象优化器优化SVMD (WO-SVMD) 是一种结合了海象优化器(WO)和逐次变分模态分解的优化方法。