代码原理及流程
1.逐次变分模态分解简介
2.逐次变分模态分解的不足
3.多种智能优化算法
采用智能优化算法来优化SVMD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)
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)
等10余种智能优化算法
4.优化SVMD的过程
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
7.总结
逐次变分模态分解（SVMD）是一种强大的信号分解技术，但其性能受参数选择的限制。通过引入多种智能优化算法，可以有效优化SVMD的二次惩罚系数，克服其不足之处。智能优化算法能够自动调整参数，提高分解精度、降低计算复杂度，并增强SVMD的鲁棒性。这一方法在信号处理、振动分析、图像处理等领域具有广泛的应用前景。
代码效果图
部分核心代码
%% 优化SVMD参数clc;clear;close all%% 加载数据sig=readmatrix('待分解的信号（例子）.xlsx');% sig=xlsread('待分解的信号（例子）.xlsx');%低版本的请用xlsread函数读取该文件signal=sig(1:1000,1)';%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)';%% 选择适应度函数criterion = 3; %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%% 设定算法参数% 进化代数，即迭代次数 % 种群规模.Max_iter=10; sizepop=10;% 参数范围（SVMD有两个参数：噪声标准偏差Nstd和实现次数NE， 0.001≤Nstd≤0.5；10≤NE≤100；% 变量下限 % 变量上限 % 优化参数个数为1为maxAlphalb=500; ub=3000; dim = length(lb);fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub,criterion); % 调用定义的目标函数
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