SSA-SVMD麻雀算法优化逐次变分模态分解（15种不同的适应度）MATLAB代码

代码主要功能

该代码是SSA-SVMD麻雀算法优化逐次变分模态分解（15种不同的适应度）MATLAB代码，主要用于自适应信号分解和特征提取。

算法步骤

数据准备：导入一维时序数据
参数初始化：设置优化算法参数和SVMD分解参数
目标函数定义：选择15种不同的适应度评价准则
参数优化：使用SSA算法寻找最优的maxAlpha参数
信号分解：用最优参数执行SVMD分解
结果保存与可视化：保存分解结果并绘制图形

技术路线

复制代码

原始信号 → SSA参数优化 → SVMD分解 → IMF分量 → 结果分析
     ↓
 多种熵准则评价分解质量

公式原理

SVMD原理

SVMD(Successive Variational Mode Decomposition)基于变分模态分解，通过迭代求解以下优化问题：

m i n ∑ ∣ ∣ ∂ t $( δ ( t ) + j / π t ) * u k ( t )$ e ( − j ω k t ) ∣ ∣ 2 min{∑||∂t $(δ(t)+j/πt)\*uk(t)$ e^(-jωkt)||²} min∑∣∣∂t $(δ(t)+j/πt)*uk(t)$ e(−jωkt)∣∣2

s . t . ∑ u k = f ( t ) s.t. ∑uk = f(t) s.t.∑uk=f(t)

其中maxAlpha为惩罚参数，控制模态分量的带宽。

SSA算法

麻雀搜索算法模拟麻雀种群的觅食行为，包含发现者、跟随者和警戒者三种角色，通过位置更新公式寻找最优解。

参数设定

优化参数

Max_iter=10：迭代次数
sizepop=20：种群规模
lb=500, ub=3000：maxAlpha参数范围

SVMD参数

tau=0：对偶上升时间步长
tol=1e-6：收敛容差
stopc=4：停止准则类型

适应度函数(15种)

包络熵最小
信息熵最小
排列熵最小
样本熵最小
能量熵最小
能量差最小
峭度最小
平均包络谱最小
模糊熵最小
包络峭度因子最小
包络谱峰值因子最小
最大互信息系数
皮尔逊相关系数
残差指数最小
互信息熵最小

运行环境

软件：MATLAB2020
数据格式：支持txt、csv、mat、dat、xlsx等格式的一维序列数据

应用场景

机械故障诊断：轴承、齿轮箱振动信号分析
生物医学信号处理：EEG、ECG信号分解
金融时间序列分析：股价波动模式提取
语音信号处理：语音特征提取
地震信号分析：地震波模态分解
电力系统监测：电力负荷信号分析

该代码通过自适应参数优化，能够有效提高信号分解的精度和实用性，特别适用于非平稳、非线性信号的时频分析。

完整代码私信回复SSA-SVMD麻雀算法优化逐次变分模态分解（15种不同的适应度）MATLAB代码

matlab 复制代码

%% 该脚本用于优化 SVMD 参数（运行时间与算法参数设置，电脑硬件有关）
clc
clear 
close all

%% 导入数据（根据你数据的格式，txt，csv，mat，dat，xlsx等，选择对应的导入方式）
load test_data.mat % 导入示例数据，mat格式，一维序列

signal = data;
%% 设定优化算法参数
Max_iter=10;  % 迭代次数（自行修改）
sizepop=20; % 种群规模(注意：DBO的sizepop须大>=20，其他算法无限制）
% 种群规模越大，运行时间越长，自行选择合理的sizepop
% 参数变量范围（SVMD只有一个参数：maxAlpha） 500≤maxAlpha≤3000；
lb=500;% 变量下限 （自行修改）
ub=3000;% 变量上限（自行修改）
dim = length(lb);% 优化参数个数为1，为SVMD的 maxAlpha
%% 设定SVMD 的参数
tau=0; %time-step of the dual ascent（默认值）
tol=1e-6; %tolerance of convergence criterion;（默认值）
stopc=4; %the type of stopping criteria（默认值）
%% 定义优化函数
%-----------------------------------------------------------------------------
%                                  利用 criterion 选择适应度函数
%-----------------------------------------------------------------------------
criterion = 1; 
% criterion=1，选择使用 包络熵最小
% criterion=2，选择使用 信息熵最小
% criterion=3，选择使用 排列熵最小
% criterion=4，选择使用 样本熵最小
% criterion=5，选择使用 能量熵最小
% criterion=6，选择使用 能量差最小
% criterion=7，选择使用 峭度最小
% criterion=8，选择使用 平均包络谱最小
% criterion=9，选择使用 模糊熵最小
% criterion=10，选择使用 包络峭度因子最小
% criterion=11，选择使用 包络谱峰值因子最小
% criterion=12，选择使用 最大互信息系数
% criterion=13，选择使用 皮尔逊相关系数
% criterion=14，选择使用 残差指数最小
% criterion=15，选择使用 互信息熵最小
%-----------------------------------------------------------------------------
%-----------------------------------------------------------------------------
fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub,criterion); %目标函数