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时序分解 | Matlab基于GWO-FMD基于灰狼算法优化特征模态分解
目录
- 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
- 程序设计
- 参考资料
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：
- 信号分解：使用FMD（Frequency Modulated Decomposition）算法对一维信号进行自适应分解。
- 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。
- 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。
- 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 - 数据准备
• 从Excel文件读取待处理信号（测试数据.xlsx）。 - 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）。 - 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）。 - 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。 - 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）。 - 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 - 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）。 - 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。 - 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
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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