CPO-VMD算法：基于冠豪猪优化算法的VMD分解新方法

内容概要：本文介绍了一种新的优化算法——冠豪猪优化算法（CPO），并将其应用于变分模态分解（VMD）中，以优化VMD的参数。CPO算法通过模拟冠豪猪的觅食行为，在多维度、非线性和复杂问题的求解中表现出色。文中详细介绍了CPO-VMD优化方法的具体步骤，包括初始化参数、选择适应度函数、运行CPO算法、进行VMD分解以及评估与选择最佳参数。实验部分展示了使用单列信号数据（如故障信号、风电等时间序列数据）进行的实验，验证了CPO-VMD方法的有效性。 适合人群：从事信号处理、故障诊断、风电等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号进行有效分解和处理的场合，特别是那些涉及多维度、非线性和复杂问题的研究项目。目标是通过优化VMD参数，提升信号处理的精度和效率。 其他说明：程序已在Matlab上调试完成，可以直接运行，仅需替换Excel数据。支持四种适应度函数的选择，分别为最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵和最小排列熵。