原创未发表！24年新算法SBOA优化TVFEMD实现分解+四种熵值+频谱图+参数变化图+相关系数图！

目录数据介绍优化流程创新点使用TVFEMD的创新点在于使用蛇鹭优化算法SBOA创新点在于参考文献结果展示完整代码今天为大家带来一期蛇鹭优化算法SBOA优化TVFEMD分解代码知网和WOS都是搜不到的可以说是尚未发表的创新点如果你想做故障诊断、分解集成预测等应用比传统的VMD、EMD已经被用烂了而TVFEMD算法知网用的还很少并且可以自行选择分量个数是一个非常不错的选择在应用TVFEMD算法时需人为指定带宽阈值和 B 样条阶数两个参数存在较大主观性和盲目性的不足因此需要用优化算法进行寻优为了满足大家各种需求增强创新性、增加论文篇幅程序里还附带了TVFEMD分解图、频谱图、参数变化图、相关系数图适应度函数可任选包络熵、排列熵、样本熵、信息熵四种特别需要指出的是我们在各个学术平台上搜索SBOA-TVFEMD都是完全搜索不到这个模型的不信的可以看下面截图知网平台WOS平台数据介绍在分解模型的输入时一般只输入一列数据即可比如信号、时间序列、功率等等为了方便大家操作这里使用Excel输入以一列信号时间序列为例展示数据输入格式。大家在更换自己的数据时只需替换这一列放想要分解的信号等等内容无需更改代码非常方便如果你是mat格式等文件的话可以复制数据到Excel中优化流程以下这些内容如果大家需要用这个程序写论文都是可以直接借鉴参考的在应用TVFEMD算法时需人为指定带宽阈值和 B 样条阶数两个参数存在较大主观性和盲目性的不足。因此采用24年最新算法SBOA算法对 TVFEMD 的2个参数进行优化适应度函数采用包络熵或排列熵、信息熵、样本熵自己选经实验包络熵效果较好如果适应度值越小则代表分解的效果越好。通过优化和更新来确定最终的最佳参数组合(带宽阈值和 B 样条阶数)。优化的步骤如下:(1)SBOA算法的种群初始化设置SBOA的迭代次数和种群规模并设置 TVFEMD算法的参数优化范围(2)利用TVFEMD分解信号,并计算各个 IMF 分量的包络熵,以包络熵的最小值为适应度函数(3)判断优化是否达到算法的终止条件,若是,则继续下一步若否则更新种群位置并返回第(2)步(4)保存最优的TVFEMD参数组合,并将其代入至TVFEMD中(5)利用SBOA-TVFEMD方法分解信号,得到最佳的 IMF 分量并生成TVFEMD分解图、频谱图、参数变化图、相关系数图。以上所有流程作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图如果需要搭配后续的预测模型比如SBOA-TVFEMD-BiLSTM可以后台私信我都是没有问题的适用平台Matlab推荐在2021以上没有的文件夹里已经免费提供安装包直接下载即可创新点以下这些文字如果大家需要用这个程序写论文都是可以直接搬运的使用TVFEMD的创新点在于时变滤波经验模态分解本质上是通过构造截止频率随时间变化的低通滤波器来完成EMD分解过程中的迭代去除均值操作并以局部窄带信号代替本征模态函数作为迭代停止条件。1.B样条近似滤波器实现筛分过程。EMD自适应地将原始非平稳和非线性序列分解成若千个不同频率尺度的本征模态函数是时频分析中最经典的技术之一。然而分离和间歇的缺点制约了相似频率分量分离的效果并且易受到噪声的干扰而造成模式混合。相比之下TVFEMD最大的改进之处在于其采用B样条近似滤波器实现筛分过程这不仅保留了原始EMD的优势还有助于解决模态混合以及克服对噪声的敏感问题。2.增强的噪声鲁棒性。噪声对信号处理的影响是一个重要问题。TVFEMD通过其自适应滤波器能够更好地抑制噪声干扰从而提高了信号分解的鲁棒性。与传统EMD方法相比TVFEMD在噪声环境下仍能保持较高的分解精度。3.多尺度分析。TVFEMD通过自适应滤波器能够在不同尺度上进行信号分析。这意味着使用者可以根据实际需求选择不同的分解层次进行多尺度分析从而获得对信号更全面的理解和分析结果。使用蛇鹭优化算法SBOA创新点在于蛇鹭优化算法SBOA刚刚于2024年4月发表在SCI人工智能二区顶刊《Artificial Intelligence Review》上实验结果表明SBOA算法在大部分测试函数上均取得了最优结果你先用你就是创新之前推文有做过CPO和经典的麻雀优化算法SSA的比较效果显而易见对比代码可以免费获取链接如下2024年SCI最新算法-蛇鹭优化算法(SBOA)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取参考文献[1]张婉莹,何耀耀,杨善林.基于TVFEMD-SE和YJQRG的短期风电功率多步概率密度预测[J].系统工程理论与实践,2022,42(08):2225-2242.结果展示原始信号图适应度迭代曲线两个参数的变化曲线图TVFEMD分解结果频谱图这里IMF8即为残差名字不同而已其实都一样的相关系数图结果显示最后窗口也会输出方便各个结果非常方便和清晰同时为了方便大家存储数据程序也会自动输出分解结果的Excel这边展示一下程序文件所有图片替换Excel后均可一键运行main生成Matlab无需配置环境比Python什么方便多了非常适合新手小白完整代码点击下方小卡片后台回复关键词信号分解其他更多需求或想要的代码均可点击下方小卡片再后台私信看到后会秒回~更多代码链接更多代码链接