基于北方苍鹰优化算法优化自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN实现信号分解附matlab实现

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🔥 内容介绍

信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支，在许多领域中都有着广泛的应用。随着科技的不断发展，人们对信号处理技术的要求也越来越高，因此如何更好地去噪信号成为了一个热门的研究课题。

在信号处理领域，经验模态分解（EMD）是一种非常有效的信号分解方法，它可以将复杂的信号分解成若干个固有模态函数（IMF），从而方便地对信号进行分析和处理。然而，传统的EMD方法在处理噪声干扰时存在着一些问题，这就需要对其进行改进和优化。

基于此，研究人员提出了一种新的信号去噪方法——自适应经验变模态去噪（Adaptive Empirical Mode Decomposition with Noise-Assisted，简称AEMDAN），它结合了经验模态分解和噪声辅助技术，可以更好地处理信号中的噪声干扰。而在AEMDAN的基础上，又有学者提出了一种改进的方法——北方苍鹰优化算法优化自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN，该方法在AEMDAN的基础上引入了北方苍鹰优化算法，以进一步提高信号去噪的效果。

北方苍鹰优化算法是一种新型的智能优化算法，它模拟了北方苍鹰在捕食过程中的行为，具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，适用于多种优化问题的求解。将北方苍鹰优化算法引入到自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法中，可以更好地优化IMF函数和去噪参数，从而实现更精确和高效的信号去噪。

通过对比实验结果可以发现，基于北方苍鹰优化算法优化的自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法在去噪效果和计算效率上均优于传统的EMD方法和AEMDAN方法。这表明该方法在信号去噪领域具有较大的应用潜力，可以为实际工程和科研领域提供更好的信号处理技术支持。

总之，基于北方苍鹰优化算法优化的自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN方法在信号去噪方面表现出了较好的效果，为信号处理领域的研究和应用带来了新的思路和方法。相信随着技术的不断进步和发展，这一方法将会得到更广泛的应用和推广，为各行各业的发展带来更多的机遇和挑战。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行?%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');?%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);?P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);?P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);?%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 运行结果

🔗 参考文献

[1] 裴诗雨.随机配置网络的结构优化研究[J].[2023-12-27].

[2] 宋江涛,崔双喜,刘洪广.基于二次分解NGO-VMD残差项与长短时记忆神经网络的超短期风功率预测[J].科学技术与工程, 2023, 23(6):2428-2437.

[3] 赵立杰,王月,郭烁.基于AdaBoost.RT的污水水质随机配置网络集成模型[J].沈阳大学学报, 2022(003):034.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合