代码功能概述
主要功能
该代码实现了一个基于北方苍鹰优化算法(NGO)优化的变分模态分解(VMD)信号处理，主要功能包括：
- 信号的自适应分解与参数优化
- 模态分量的相关性分析与降噪处理
- 多维度可视化与结果评估
算法步骤
1. 数据准备阶段
数据导入 → 参数初始化 → 适应度函数定义2. 参数优化阶段
NGO算法初始化 → 迭代寻优 → 最优参数输出
↓
[K值, α值]优化3. 信号处理阶段
VMD分解 → 模态分量分析 → 频谱分析
↓
相关性计算 → 阈值分类 → 小波降噪
↓
信号重构 → 结果对比4. 可视化分析阶段
收敛曲线 → 时域分解图 → 频域谱图
↓
参数优化过程 → 3D视图 → 降噪效果对比技术路线
核心算法组合
北方苍鹰优化算法(NGO) + 变分模态分解(VMD) + 小波阈值降噪技术流程
- 优化层：NGO算法自适应寻找VMD最优参数
- 分解层：VMD将信号分解为多个本征模态函数(IMF)
- 筛选层：基于皮尔逊相关系数筛选有效分量
- 降噪层：小波阈值处理噪声分量
- 重构层：信号恢复与质量评估
公式原理
1. VMD变分问题
min∑k‖∂t[(δ(t)+j/πt)∗uk(t)]e(−jωkt)‖2 min{∑_k‖∂_t[(δ(t)+j/πt)*u_k(t)]e^(-jω_kt)‖²} mink∑‖∂t[(δ(t)+j/πt)∗uk(t)]e(−jωkt)‖2
s.t.∑kuk=f(t) s.t. ∑_k u_k = f(t) s.t.k∑uk=f(t)
其中：
- uku_kuk：第k个模态分量
- ωkω_kωk：中心频率
- ααα：惩罚因子（控制带宽）
2. 包络熵适应度函数
E=−∑pilogpi E = -∑ p_i log p_i E=−∑pilogpi
pi=a(i)/∑a(j) p_i = a(i) / ∑ a(j) pi=a(i)/∑a(j)
其中a(i)a(i)a(i)为包络信号，熵值越小表示信号越纯净。
3. 小波阈值函数
- 软阈值 ：ηsoft=sign(x)(∣x∣−T)+η_soft = sign(x)(|x| - T)_+ηsoft=sign(x)(∣x∣−T)+
- 硬阈值 ：ηhard=x⋅I(∣x∣>T)η_hard = x·I(|x| > T)ηhard=x⋅I(∣x∣>T)
阈值计算：T=σ√(2lnN)T = σ√(2lnN)T=σ√(2lnN)
参数设定
VMD参数
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| tau | 0 | 噪声容忍度 |
| dc | 0 | 直流分量 |
| init | 1 | 初始化方式 |
| tol | 1e-7 | 收敛容差 |
NGO优化参数
| 参数 | 值 | 范围 |
|---|---|---|
| 种群数量 | 3 | - |
| 最大迭代 | 10 | - |
| K值范围 | [2, 12] | 模态数 |
| α值范围 | [600, 3000] | 惩罚因子 |
小波降噪参数
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| 小波基 | 'db1' | Daubechies小波 |
| 分解层数 | 2 | 分解尺度 |
| 阈值规则 | sqtwolog | 通用阈值 |
运行环境
软件要求
- 平台：MATLAB R2018b或更高版本
- 必要工具箱 ：
- 信号处理工具箱
- 优化工具箱
- 统计和机器学习工具箱
硬件建议
- 内存：≥8GB
- 处理器：Intel i5或同等性能
- 存储空间：≥1GB可用空间
依赖函数
NGO() % 北方苍鹰优化算法
VMD() % 变分模态分解
hua_fft() % FFT计算函数
plot3imf() % 3D可视化函数
wavedec() % 小波分解
wdencmp() % 小波降噪应用场景
1. 机械故障诊断
- 轴承故障检测：振动信号分解与特征提取
- 齿轮箱监测：故障频率识别与早期预警
- 旋转机械分析：不平衡、不对中故障诊断
2. 生物医学信号处理
- 心电信号分析：QRS波检测与噪声去除
- 脑电信号处理：节律分离与特征提取
- 肌电信号分解：运动单元动作电位分析
3. 电力系统监测
- 电能质量分析：谐波检测与间谐波分离
- 故障录波分析：暂态信号特征提取
- 负荷监测：用电设备识别与分类
4. 地质勘探
- 地震信号处理：反射波分离与噪声压制
- 声波测井：地层界面识别与特征提取
5. 金融时间序列
- 股价波动分析：多尺度特征提取
- 风险预警：异常波动检测与模式识别
技术优势
- 自适应性：自动优化VMD参数，避免人工试错
- 鲁棒性：结合多种降噪方法，适应不同噪声环境
- 可视化：提供全面的分析视图，便于结果解读
- 灵活性：模块化设计，易于扩展和修改
该代码特别适用于非平稳、非线性信号的精细化分析和特征提取，在工程诊断和科学研究中具有广泛的应用价值。
matlab
部分源码
Node {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
ily: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
% 清理工作区，关闭所有图形窗口，清空命令窗口
clear all ;
clc;
close all;
%% 导入数据
fs = 1024; % 采样频率，用于频谱图
% 读取Excel数据文件，并进行转置（如果数据是列数据）
DATA.data = xlsread('data.xlsx')';
DATA.tau = 0; % VMD参数：时间步长
DATA.dc = 0; % VMD参数：直流分量
DATA.init = 1; % VMD参数：初始化方式
DATA.tol = 1e-7; % VMD参数：容忍度
%% 定义适应度函数
SearchAgents_no = 3; % 种群数量
Max_iteration = 10; % 最大迭代次数
dim = 2; % 优化参数个数（K值和alpha值）
lb = [600, 2]; % 参数下界 [alpha, K]
ub = [3000, 12]; % 参数上界 [alpha, K]
%% 执行参数寻优（使用NGO算法）
[Best_score, Best_pos, Convergence_curve, ak] = NGO(SearchAgents_no, Max_iteration, lb, ub, dim, fitness);
%% 显示最优参数并执行VMD分解
disp(['最优K值为：', num2str(round(Best_pos(1,2)))])
disp(['最优alpha值为：', num2str(round(Best_pos(1,1)))])
disp(['最优指标为：', num2str(Best_score)])
% 使用最优参数执行VMD分解
[u, u_hat, omega] = VMD(DATA.data, round(Best_pos(1,1)), DATA.tau, round(Best_pos(1,2)), DATA.dc, DATA.init, DATA.tol);