【信号去噪】基于北方苍鹰算法优化变分模态分解NGO-VMD实现信号去噪附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）是一种信号分解方法，用于将一个信号分解成不同的振动模态和一个低频趋势项。以下是VMD的基本原理：

1. 建立优化问题：将信号分解问题转化为一个优化问题。引一个约束条件，使得分解出的每个振动模态都是局部调频信号。
   
2. 定义目标函数：通过定义目标函数，可以最小化每个振动模态与其它模态的频率和时频范围重叠程度。具体目标函数选取方式可以根据实际应用场景和需求进行选择。
   
3. 进行迭代优化：通过迭代的方式来解决优化问题，每一次迭代得到一个当前的解，并对信号进行更新。迭代过程中，通过调整参数和使用优化算法（如梯度下降或遗传算法等）来不断优化目标函数。
   
4. 分解信号：最终得到的优化结果就是分解出的振动模态以及低频趋势项。这些振动模态具有不同的频率和能量特性，并可根据需要进行合并或选择。
   

北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种群体智能优化算法，可用于解决优化问题。变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种信号分解方法，可用于提取信号中的不同振动模态和去除噪声。

若要基于北方苍鹰算法优化变分模态分解（NGO-VMD）来实现信号去噪，可以按照以下步骤进行：

1. 确定优化目标：将VMD应用于信号去噪时，可以将优化目标定义为使得信号的某些分量（如高频噪声成分）能够最小化。可以根据具体情况和需求设置目标函数。
   
2. 定义变量和约束条件：确定优化问题的变量，可能涉及到VMD中的参数调整、优化过程中的状态变量等。同时，还需要定义约束条件，以确保算法收敛和结果合理。
   
3. NGO算法应用：使用NGO算法对优化目标进行优化，通过迭代搜索找到最优解或接近最优解的解空间。这包括定义适应度函数和设计操作符，以模拟北方苍鹰在搜索食物时的行为。
   
4. 迭代优化：利用NGO算法进行迭代搜索，逐步优化得到的解空间。更新参数，并结合适应度函数的反馈来引导搜索过程。
   
5. 变分模态分解：采用优化算法获得的最优参数和结果，对信号进行变分模态分解。VMD可以将信号分解为多个振动模态成分和一个低频趋势项。
   
6. 去噪处理：根据VMD分解得到的振动模态成分，对高频噪声成分进行抑制或去除，保留主要的信号成分。
   

需要注意的是，NGO-VMD方法的实施涉及对信号特征、NGO算法和VMD参数等方面的理解和调整。确保参数设置合理、适应度函数设计恰当，并在实践中不断调试和改进以实现有效的信号去噪。

⛄ 部分代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 许志华,潘庭龙.基于变分模态分解的风机齿轮箱振动信号降噪方法研究[J].机电工程, 2021, 38(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2021.01.021.

[2] 黄泽雄,李海艳,甘华权,等.基于一维全变分的液压系统压力信号快速实时去噪方法[J].机电工程, 2022(006):039.

[3] 雷莹.基于变分模态分解的神经网络心电信号预测方法研究[D].辽宁师范大学[2023-07-04].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.106732.

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