NGO-VMD北方苍鹰算法NGO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

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🔥 内容介绍

摘要： 近年来，信号去噪是信号处理领域中的一个重要研究方向。变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)作为一种新兴的信号分解方法，具有良好的性能和应用前景。然而，传统的VMD算法在处理噪声信号时存在一定的局限性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于北方苍鹰算法优化的VMD算法，即NGO-VMD。该算法通过引入北方苍鹰算法来优化VMD的分解结果，实现对信号的去噪处理。实验结果表明，NGO-VMD算法在去噪性能方面优于传统的VMD算法。

1. 引言 随着科技的不断进步，信号处理技术在各个领域得到了广泛的应用。信号去噪作为信号处理的一个重要环节，对于提高信号质量和提取有效信息具有至关重要的作用。然而，由于噪声的存在，信号的质量和可用性往往会受到一定的影响。因此，如何有效地去除信号中的噪声成为了一个研究热点。
   
2. 变分模态分解(VMD)算法 VMD是一种基于信号的局部振动特性进行分解的方法。通过将信号分解为一系列的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)，VMD可以将信号的不同频率成分进行有效地分离。然而，传统的VMD算法在处理噪声信号时存在一定的局限性，容易受到噪声的干扰。
   
3. 北方苍鹰算法 北方苍鹰算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了北方苍鹰在觅食过程中的行为。该算法具有全局搜索能力和较好的优化性能，被广泛应用于各个领域的优化问题中。
   
4. NGO-VMD算法 本文提出了一种基于北方苍鹰算法优化的VMD算法，即NGO-VMD。该算法在传统的VMD算法的基础上，引入了北方苍鹰算法来优化VMD的分解结果。具体实现过程如下：首先，利用VMD算法对原始信号进行分解，得到一系列的IMF成分。然后，利用北方苍鹰算法对每个IMF成分进行优化，通过调整IMF的参数来最小化噪声的影响。最后，将优化后的IMF成分进行重构，得到去噪后的信号。
   
5. 实验结果与分析 本文使用了一组合成信号和真实信号进行实验，比较了NGO-VMD算法和传统VMD算法在去噪性能上的差异。实验结果表明，NGO-VMD算法在去除信号中的噪声方面具有更好的效果。与传统的VMD算法相比，NGO-VMD算法能够更好地保留信号的主要特征，并且能够更有效地去除噪声成分。
   
6. 结论 本文提出了一种基于北方苍鹰算法优化的VMD算法，即NGO-VMD，用于信号去噪。实验结果表明，NGO-VMD算法在去噪性能方面优于传统的VMD算法。该算法可以为信号处理领域中的噪声去除问题提供一种有效的解决方案。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将其应用于更广泛的信号处理任务中。
   

📣 部分代码

function [cc,y_f]=hua_fft(y,fs,style,varargin)%当style=1,画幅值谱；当style=2,画功率谱;当style=其他的，那么花幅值谱和功率谱%当style=1时，还可以多输入2个可选参数%可选输入参数是用来控制需要查看的频率段的%第一个是需要查看的频率段起点%第二个是需要查看的频率段的终点%其他style不具备可选输入参数，如果输入发生位置错误nfft= 2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值（自动进算最佳FFT步长nfft）%nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft  y=y-mean(y);%去除直流分量y_ft=fft(y,nfft);%对y信号进行DFT，得到频率的幅值分布y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;%T变换后对应的频率的序列% y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。if style==1    if nargin==3        cc=2*abs(y_ft(1:nfft/2))/length(y);        %ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');        %plot(y_f,abs(y_ft(1:nfft/2)));%论坛上画FFT的方法    else        f1=varargin{1};        fn=varargin{2};        ni=round(f1 * nfft/fs+1);        na=round(fn * nfft/fs+1);        hold on        plot(y_f(ni:na),abs(y_ft(ni:na)*2/nfft),'k');    endelseif style==2            plot(y_f,y_p(1:nfft/2),'k');            %ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');    else        subplot(211);plot(y_f,2*abs(y_ft(1:nfft/2))/length(y),'k');        ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');        subplot(212);plot(y_f,y_p(1:nfft/2),'k');        ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王振威.基于变分模态分解的故障诊断方法研究[D].燕山大学,2015.

[2] 边杰.基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断[J].推进技术, 2017, 38(7):7.DOI:10.13675/j.cnki.tjjs.2017.07.023.

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