首先声明,本篇文章直接包含所有matlab源代码,直接复制粘贴即可运行,全部都是源代码,可以自己更改的源代码!(不是.p文件!!!,浅浅痛斥一下很多文章为了盈利,还给程序加密!谴责!!)以西储大学数据集为例,选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解,采用麻雀优化算法(SSA)对VMD的两个关键参数(惩罚因子α和模态分解数K)进行优化,以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用,关键要学会最小包络熵代码的编写,实验过程中,会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次(自己可以随意更改寻优次数)。
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效果不错,值得下载,VMD分解优化参数。
2022-10-12 12:07:05 1.3MB vmd
一行代码快速实现特征提取! 理论讲解:https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入: % data:待特征提取的时域信号,可以是二维数据,行列方向不可出错 % options:其他设置,使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell:拟进行特征提取的特征名称,该变量为cell类型,其中包含的特征名称为字符串,特征名称需要在下边列表中: % 目前支持的特征(2022.7.10,共8种): % psdE:功率谱熵 % svdpE:奇异谱熵 % eE:能量熵 % ApEn:近似熵 % SampleEn:样本熵 % FuzzyEn:模糊熵 % PerEn:排列熵 % enveEn:包络熵
2022-07-22 18:25:57 16KB 信息熵 近似熵 样本熵 排列熵
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信号包络熵的仿真计算及特点分析,计算信号的包络谱熵值,提取最小包络熵
2019-12-21 21:21:16 1.28MB 包络熵
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