信号分解

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信号分解|基于北方苍鹰优化变分模态分解的时序信号分解Matlab程序NGO-VMD信号分解|基于北方苍鹰优化变分模态分解的时序信号分解Matlab程序NGO-VMDNGO-VMD结合了北方苍鹰优化算法（NGO）和变分模态分解（VMD）来优化信号处理。VMD通过分解信号为若干模态，NGO用于优化VMD中的参数，比如分解层数K和调节参数α。流程如下：

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时序分解 | MATLAB实现基于SWD群体分解的信号分解分量可视化基于SWD群体分解的分量可视化，基于群体分解的信号分解技术，MATLAB程序。SWD的基石是蜂群过滤（SWF），这是一种由蜂群-猎物狩猎设想的处理方法。在适当的参数化下，SWF的迭代应用的输出结果是输入信号的单个输入信号的一个组成部分。为了控制该方法，"狩猎 "参数与SWF特定响应之间的关系被提取出来。SWD由连续的在不同的 "猎取 "参数下连续应用迭代SWF，以便将现有的成分提取出来，子程序源码封装为.p加密文件，主程序调用。从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，不需要对程序大幅度改动。程序内

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时序分解 | MATLAB实现基于SVMD逐次变分模态分解的信号分解分量可视化SVMD分解算法，分解结果可视化，MATLAB程序，逐次变分模态分解SVMD(successive variational mode decomposition）, 在VMD的基础上对本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)的个数设置做出改进，使其影响降至最低，子模态分量的提取效率大幅提高。SVMD通过在原始优化问题中加入自适应准则进行模态分解，用参数优化的方法代替经验参数算法，通过分解信号值求得模态中心频率的近似值从而求得理想的IMF。从Excel表格中读取，直接替换数