时序分解 | Matlab基于GWO-FMD基于灰狼算法优化特征模态分解-2025-7-12

时序分解 | Matlab基于GWO-FMD基于灰狼算法优化特征模态分解

效果一览

基本介绍

代码主要功能
该MATLAB代码实现了基于GWO-FMD基于灰狼算法优化特征模态分解方法（GWO-FMD），核心功能包括：

1. 信号分解：使用FMD（Frequency Modulated Decomposition）算法对一维信号进行自适应分解。
2. 参数优化：通过GWO（一种优化算法）自动寻找FMD分解的最优滤波器参数和模态数量。
3. 多选择优化：支持6种不同的目标函数（包络熵、信息熵等）指导优化过程。
4. 结果可视化：绘制原始信号、优化迭代曲线、参数变化图及分解后的模态分量。
   算法步骤
5. 数据准备
   • 从Excel文件读取待处理信号（测试数据.xlsx）。
6. 参数初始化
   • 设置FMD分解参数（频带切割数cutnum、最大迭代次数maxiternum、采样率fs）。
   • 定义优化变量范围（滤波器大小lb/ub、种群规模SearchAgents_no等）。
7. 目标函数选择
   • 根据value的值选择优化目标（包络熵最小、信息熵最小等）。
8. GWO优化
   • 调用GWO函数优化滤波器大小和模态数量，最小化目标函数。
9. 结果输出与可视化
   • 绘制优化过程曲线和参数变化图。
   • 输出最佳参数（滤波器大小、模态数量）。
10. FMD分解
    • 用优化后的参数执行FMD分解，保存结果到Excel（GWO-FMD分解结果.xlsx）。
    • 绘制分解后的模态分量（plot_imf）。
    技术路线
11. 信号分解方法：FMD（Frequency Modulated Decomposition）
    • 通过滤波器组和迭代优化将信号分解为多个模态分量（IMF）。
12. 优化算法：GWO灰狼算法
    • 在给定范围内搜索最优滤波器参数组合。
13. 目标函数（6种可选）：
    • 包络熵（value=1）、信息熵（value=2）、排列熵（value=3）等，用于量化分解质量。

程序设计

完整源码私信回复Matlab基于GWO-FMD基于灰狼算法优化特征模态分解

clc
close all
warning off%% 选取数据
signal = xlsread('测试数据.xlsx');    % 这里选取Excel测试数据，只需一列即可，其余数据格式请自行替换
plot(signal);
title('原始信号')
set(gcf,'color','w')%% 设置参数
global cutnum maxiternum fs
cutnum = 5;                           %  频带切割数，可自行设置
maxiternum = 20;                      %  迭代次数，可自行设置
fs = 2e4;                             %  采样频率，可自行设置
lb = [10, 3];                         %  待优化的滤波器大小，模态个数变量下限
ub = [50, cutnum];                    %  待优化的滤波器大小，模态个数变量上限
dim = 2;                              %  优化变量数目
SearchAgents_no = 10;                 %  种群规模
Max_iter = 20;                        %  最大迭代数目
value = 1;
% value=1，目标函数为 包络熵最小
% value=2，目标函数为 信息熵最小
% value=3，目标函数为 排列熵最小
% value=4，目标函数为 样本熵最小
% value=5，目标函数为 能量熵最小
% value=6，目标函数为 包络峭度因子最小
fobj = @(x)getObjValue(x,signal,value); % 调用定义的目标函数%%  调用GWO函数
[Best_score , Best_pos, Curve, process] = GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);%%  画适应度函数图
figure
plot(Curve);
title('迭代曲线图')
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
set(gcf,'color','w')%%  画参数变化图
figure
subplot(1, 2, 1)
plot(process(:,1))
title('参数变化曲线图')
xlabel('迭代次数/次')
ylabel('滤波器大小')subplot(1, 2, 2)
plot(process(:,2))
title('参数变化曲线图')
xlabel('迭代次数/次')
ylabel('模态个数')
set(gcf,'color','w')

参考资料

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