当前位置: 首页 > news >正文

时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解

时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解

目录

    • 时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

PSO-VMD粒子群算法PSO优化VMD变分模态分解 可直接运行 分解效果好 适合作为创新点(Matlab完整源码和数据),适应度函数为样本熵
1.利用粒子群算法优化vmd中的参数k、a,分解效果好,包含边际谱、频率图、收敛曲线等图,满足您的需求,使用者较少,适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图,凸显每次迭代过程的变化。
3.粒子群算法(PSO)是一种群智能优化算法,具有收敛速度快、寻优能力强等优点。
4.数据为excel数据,方便替换,运行主程序main即可,可直接运行matlab程序。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信博主回复:Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解

%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数 
%% 随机初始化种群
D=dim;                   %粒子维数
c1=1.5;                 %学习因子1
c2=1.5;                 %学习因子2
w=0.8;                  %惯性权重Xmax=ub;                %位置最大值
Xmin=lb;               %位置最小值
Vmax=ub;                %速度最大值
Vmin=lb;               %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体(限定位置和速度)%%%%%%%%%%%%%%%%x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:Npbest(i)=fobj(x(i,:)); 
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
g=ones(1,D);
gbest=inf;
for i=1:Nif(pbest(i)<gbest)g=p(i,:);gbest=pbest(i);end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i=1:Tifor j=1:N%%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)p(j,:)=x(j,:);pbest(j)=fobj(x(j,:)); end%%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%if(pbest(j)<gbest)g=p(j,:);gbest=pbest(j);end%%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))...+c2*rand*(g-x(j,:));x(j,:)=x(j,:)+v(j,:);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if length(Vmax)==1for ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax)  |  (v(j,ii)< Vmin)v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin;endif (x(j,ii)>Xmax)  |  (x(j,ii)< Xmin)x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin;endend           elsefor ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax(ii))  |  (v(j,ii)< Vmin(ii))v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii);endif (x(j,ii)>Xmax(ii))  |  (x(j,ii)< Xmin(ii))x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii);endendendend

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

相关文章:

时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解

时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 PSO-VMD粒子群算法PSO优化VMD变分模态分解 可直接运行 分解效果…...

leetcode 684. 冗余连接

树可以看成是一个连通且 无环 的 无向 图。 给定往一棵 n 个节点 (节点值 1&#xff5e;n) 的树中添加一条边后的图。添加的边的两个顶点包含在 1 到 n 中间&#xff0c;且这条附加的边不属于树中已存在的边。图的信息记录于长度为 n 的二维数组 edges &#xff0c;edges[i] …...

yolov8模型训练、目标跟踪

一、准备条件 1.下载yolov8 https://github.com/ultralytics/ultralytics2.安装python https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/python-3.8.0-amd64.exe3.安装依赖 进入ultralytics-main&#xff0c;执行&#xff1a; pip install -r requirements.txt pip install -U ul…...

Flink SQL Regular Join 、Interval Join、Temporal Join、Lookup Join 详解

Flink ⽀持⾮常多的数据 Join ⽅式&#xff0c;主要包括以下三种&#xff1a; 动态表&#xff08;流&#xff09;与动态表&#xff08;流&#xff09;的 Join动态表&#xff08;流&#xff09;与外部维表&#xff08;⽐如 Redis&#xff09;的 Join动态表字段的列转⾏&#xf…...

如何在搜索引擎中应用AI大语言模型,提高企业生产力?

人工智能尤其是大型语言模型的应用&#xff0c;重塑了我们与信息交互的方式&#xff0c;也为企业带来了重大的变革。将基于大模型的检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;集成到业务实践中&#xff0c;不仅是一种趋势&#xff0c;更是一种必要。它有助于实现数据驱动型决策&…...

实验七 组合器模式的应用

实验目的 1)掌握组合器模式&#xff08;composite&#xff09;的特点 2 分析具体问题&#xff0c;使用组合器模式进行设计。 实验内容和要求 在例3.3的设计中&#xff0c;添加一个空军大队( Wing)类&#xff0c;该类与Squadron、Group类是平行的&#xff0c;因此应该继承了AirU…...

Springboot实现人脸识别与WebSocket长连接的实现

0.什么是WebSocket,由于普通的请求是间断式发送的,如果要同一时间发生大量的请求,必然导致响应速度慢(因为根据tcp协议要经过三层握手,如果不持续发送,就会导致n多次握手,关闭连接,打开连接) 1.业务需求: 由于我需要使用java来处理视频的问题,视频其实就是图片,相当于每张图片…...

智能安全帽功能-EIS智能防抖摄像头4G定位视频语音气体检测

智能安全帽是一种集成多种智能功能的产品&#xff0c;例如实时定位、语音对讲、健康监测和AI智能预警等。这些丰富的功能能够更好地帮助工人开展工作&#xff0c;并提升安全保障水平。智能安全帽在各个行业中的应用越来越广泛。尤其在工程建设领域&#xff0c;项目管理和工作安…...

TEMU跨境平台珠宝首饰RSL报告如何办理?

首饰或者产品TEMU拼多多跨境平台要求的RSL报告如何办理&#xff1f; 珠宝首饰上架前必须进行RSL Report&#xff08;欧盟禁限用化学物质检测报告&#xff09; 随着人们对珠宝首饰的要求越来越高&#xff0c;为了确保珠宝首饰的安全性&#xff0c;欧盟REACH法规规定&#xff0c…...

51单片机的篮球计分器液晶LCD1602显示( proteus仿真+程序+原理图+PCB+设计报告+讲解视频)

51单片机的篮球计分器液晶LCD1602显示 &#x1f4d1;1.主要功能&#xff1a;&#x1f4d1;讲解视频&#xff1a;&#x1f4d1;2.仿真&#x1f4d1;3. 程序代码&#x1f4d1;4. 原理图&#x1f4d1;5. PCB图&#x1f4d1;6. 设计报告&#x1f4d1;7. 设计资料内容清单&&…...

【NI-DAQmx入门】NI-DAQmx之Python

NI-DAQmx Python GitHub资源&#xff1a; NI-DAQmx Python 文档说明&#xff1a;NI-DAQmx Python Documentation — NI-DAQmx Python API 0.9 documentation nidaqmx支持 CPython 3.7和 PyPy3&#xff0c;需要注意的是多支持USB DAQ和PCI DAQ&#xff0c;cDAQ需要指定…...

YoloV8目标检测与实例分割——目标检测onnx模型推理

一、模型转换 1.onnxruntime ONNX Runtime&#xff08;ONNX Runtime或ORT&#xff09;是一个开源的高性能推理引擎&#xff0c;用于部署和运行机器学习模型。它的设计目标是优化执行使用Open Neural Network Exchange&#xff08;ONNX&#xff09;格式定义的模型&#xff0c;…...

pcigo图床插件的简单开发

1.前言&#xff1a; 如果想写一个图床并且投入使用&#xff0c;那么&#xff0c;接入picgo一定是一个不错的选择。picgo有着windows&#xff0c;mac&#xff0c;linux等多个客户端版本。实用且方便。 2. 开发的准备&#xff1a; 2.0. 需要安装一个node node这里我就不详细说…...

Find My手机保护壳|苹果Find My与手机保护壳结合,智能防丢,全球定位

随着科技水平的快速发展&#xff0c;科技美容这一行业做为新型产业新生而出。时尚IT品牌随着市场的多元化发展。针对手机品牌和功能的增加而呈多样化&#xff0c;将手机保护壳按质地分有PC壳&#xff0c;皮革 &#xff0c;硅胶&#xff0c;布料&#xff0c;硬塑&#xff0c;皮套…...

encode和decode的区别

字节序列和字符串是Python中两种不同的数据类型&#xff0c;它们的主要区别在于表示和处理方式&#xff01; 字节序列&#xff08;Bytes&#xff09;&#xff1a; 字节序列是一种二进制数据类型&#xff0c;它由一系列字节组成。字节是计算机存储信息的基本单位&#xff0c;每…...

建设项目管理中的 5 大预算挑战

为建设项目管理制定可靠、准确的预算是一项艰巨的任务&#xff0c;对于中小型建筑企业来说尤其如此。预算必须精确&#xff0c;同时还要考虑到每项工作的独特性和复杂性。 一项建筑行业相关调查统计了参与施工预算流程的人员所面临的最大挑战&#xff0c;分别是时间、预算、不…...

vue2 集成 - 超图-SuperMap iClient3D for WebGL

1:下载SuperMap iClient3D for WebGL SuperMap iClient3D for WebGL产品包 打开资源目录如下 2:格式化项目中所用的依赖包 开发指南 从超图官网下载SuperMap iClient3D 11i (2023) SP1 for WebGL_CN.zip解压后,将Build目录下的SuperMap3D复制到项目中 \public\static…...

FPGA设计过程中有关数据之间的并串转化

1.原理 并串转化是指的是完成串行传输和并行传输两种传输方式之间的转换的技术&#xff0c;通过移位寄存器可以实现串并转换。 串转并&#xff0c;将数据移位保存在寄存器中&#xff0c;再将寄存器的数值同时输出&#xff1b; 并转串&#xff0c;将数据先进行移位&#xff0…...

hologres基础知识一文全

1 功能特性 1.1多场景查询分析 Hologres支持行存、列存、行列共存等多种存储模式和索引类型,同时满足简单查询、复杂查询、即席查询等多样化的分析查询需求。Hologres使用大规模并行处理架构,分布式处理SQL,提高资源利用率,实现海量数据极速分析。 亚秒级交互式分析 Holo…...

阿里云oss迁移到AWS S3

这里写自定义目录标题 0.项目背景1.rclone 方式2.rsync方式3.注意 0.项目背景 公司迁移要求&#xff1a;从阿里云oss到亚马逊s3&#xff0c;数据量大概500G-2T左右。 开启阿里云oss 加速模式&#xff0c;这样能够跨机房和区域加速。 主要采用以下两种方式同步数据&#xff0c;…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)

升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点&#xff0c;但无自动故障转移能力&#xff0c;Master宕机后需人工切换&#xff0c;期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据&#xff0c;无法主动升级为Master响应请求&#xff…...

iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈

在日常iOS开发过程中&#xff0c;性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期&#xff0c;开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发&#xff0c;但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...

AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别

【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而&#xff0c;传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案&#xff0c;能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势&#xf…...

【学习笔记】erase 删除顺序迭代器后迭代器失效的解决方案

目录 使用 erase 返回值继续迭代使用索引进行遍历 我们知道类似 vector 的顺序迭代器被删除后&#xff0c;迭代器会失效&#xff0c;因为顺序迭代器在内存中是连续存储的&#xff0c;元素删除后&#xff0c;后续元素会前移。 但一些场景中&#xff0c;我们又需要在执行删除操作…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...

华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)

题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...

0x-3-Oracle 23 ai-sqlcl 25.1 集成安装-配置和优化

是不是受够了安装了oracle database之后sqlplus的简陋&#xff0c;无法删除无法上下翻页的苦恼。 可以安装readline和rlwrap插件的话&#xff0c;配置.bahs_profile后也能解决上下翻页这些&#xff0c;但是很多生产环境无法安装rpm包。 oracle提供了sqlcl免费许可&#xff0c…...

第八部分:阶段项目 6:构建 React 前端应用

现在&#xff0c;是时候将你学到的 React 基础知识付诸实践&#xff0c;构建一个简单的前端应用来模拟与后端 API 的交互了。在这个阶段&#xff0c;你可以先使用模拟数据&#xff0c;或者如果你的后端 API&#xff08;阶段项目 5&#xff09;已经搭建好&#xff0c;可以直接连…...

jdbc查询mysql数据库时,出现id顺序错误的情况

我在repository中的查询语句如下所示&#xff0c;即传入一个List<intager>的数据&#xff0c;返回这些id的问题列表。但是由于数据库查询时ID列表的顺序与预期不一致&#xff0c;会导致返回的id是从小到大排列的&#xff0c;但我不希望这样。 Query("SELECT NEW com…...