代码原理及流程
1.变分模态分解简介
变分模态分解（VMD）是一种自适应信号分解方法，可用于从复杂的非线性和非平稳信号中提取本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。VMD通过最小化变分模型自动分解信号，保留信号的特定模态与带宽特性。关键参数包括：
模态数量：决定分解出的信号分量数目，影响分解精度与模型复杂度。
惩罚参数：用于控制信号分量的带宽，进而平衡模态间的分离。
2.变分模态分解的不足
参数敏感性：VMD对模态数量和惩罚参数的设置相当敏感，这可能会影响分解效果。
稳定性：欠佳的初始参数选择可能导致分解结果不稳。
计算复杂度：传统方法在多参数空间中寻找合适配置可能耗费大量计算资源。
3.多种智能优化算法
采用智能优化算法来优化VMD的关键参数，提高信号分解效果的质量。常用优化算法包括：
灰狼优化器 (Grey Wolf Optimizer, GWO)
蜜獾优化算法 (Honey Badger Algorithm, HBA)
改进的AO算法 (IAO)
基于领导者优化的哈里斯鹰优化算法 (LHHO)
飞蛾扑火优化算法 (Moth-flame Optimization Algorithm, MFO)
海洋掠食者算法 (Marine Predators Algorithm, MPA)
北苍鹰优化算法 (NGO)
鱼鹰优化算法 (Osprey Optimization Algorithm, OOA)
鲸鱼优化算法 (The Whale Optimization Algorithm, WOA)
斑马优化算法 (Zebra Optimization Algorithm, ZOA)
4.优化VMD的过程
参数初始化：通过智能优化算法生成初始模态数量和惩罚参数，避免盲目搜索。
参数寻优：在算法的迭代过程中，智能算法探索更大的参数空间，提升搜索效率与结果质量。
5.适应度函数
在参数优化过程中，选择适应度函数以评估模型分解效果：
选择1：排列熵最小
选择2：最小包络熵最小
选择3：信息熵最小
选择4：样本熵最小
选择5：能量熵最小
选择6：能量差最小
选择7：峭度最小
选择8：平均包络谱最小
选择9：模糊熵最小
选择10：包络峭度因子最小
选择11：包络谱峰值因子最小
选择12：最大互信息系数
选择13：皮尔逊相关系数
选择14：残差指数最小
选择15：互信息熵最小
交叉验证：对多种参数组合进行交叉验证，选取误差最小的最佳组合。
加速搜索与收敛：通过智能优化算法的快速收敛特性，提高参数优化的速度与精度。
6.应用效果
提升分解精度：智能优化算法帮助找到更优的参数组合，显著提高信号分解的准确性。
降低计算开销：智能优化算法显著缩短了参数搜索时间。
增强稳定性：优化后的参数配置提升了VMD在复杂信号环境中的鲁棒性。
7.总结
通过结合智能优化算法来优化变分模态分解的关键参数设置，能够显著增强信号分析性能。在处理复杂信号时，使用智能优化算法能够提高分解质量，减少计算复杂度，获得更好的精度和适应性。多种优化算法加速收敛，助力寻找全局最优参数方案。
代码效果图
部分核心代码
clc;clear;close all%% 加载数据load test_signal;signal=signal(1,:);%设置采样率来设置时间N=length(signal);Fs=1000;%%采样频率自己设置t=((0:N-1)*1/Fs)';%% 设定算法参数% 进化代数，即迭代次数 % 种群规模.Max_iter=10; sizepop=20;% 参数范围（VMD有两个参数：alpha和K） 3≤K≤10；500≤alpha≤3000；% 变量下限 % 变量上限 % 优化参数个数为2，分别为VMD的alpha和Klb=[200, 3]; ub=[3000, 15]; dim = length(lb);%% 选择适应度函数criterion = 1; %选择1时采用的函数是排列熵最小%选择2时采用的函数是最小包络熵最小%选择3时采用的函数是信息熵函数最小%选择4时采用的函数是样本熵函数最小%选择5，采用的函数能量熵最小%选择6，采用的函数能量差最小%选择7，采用的函数峭度最小%选择8，采用的函数平均包络谱最小%选择9，采用的函数模糊熵最小%选择10，采用的函数包络峭度因子最小%选择11，采用的函数包络谱峰值因子最小%选择12，采用的函数最大互信息系数%选择13，采用的函数皮尔逊相关系数%选择14时采用的函数是残差指数最小%选择15时采用的函数是互信息熵最小fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub,criterion); % 调用定义的目标函数
下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WXk5Zt
