鲸鱼优化算法在VMD参数优化中的应用实例
项目简介
本Git仓库提供了一款高效实用的MATLAB实现工具，专门针对基于样本熵的目标函数，利用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）来自动寻优变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）的关键参数——分解层数和惩罚系数。此代码为立即可执行版本，用户仅需替换输入数据即可体验参数优化后的VMD效果。
主要特点
- 自动化参数优化：通过集成鲸鱼优化算法，自动寻找能最大化样本熵的最优VMD参数配置。
- 目标函数创新性：以样本熵作为评价指标，确保得到的模态更加纯净、信息量大，适用于复杂信号处理。
- 即用型代码：下载后直接运行即可，无需复杂的前期配置，适合快速试验与研究验证。
- 安全保护的核心算法：核心算法部分进行了加密处理，保障了算法的原创性和知识产权，如有深入合作需求，欢迎通过CSDN平台与作者取得联系。
使用指南
- 环境要求：本代码基于MATLAB环境开发，确保你的系统已安装MATLAB，并支持相关信号处理工具箱。
- 运行步骤
- 下载并解压提供的资源文件到本地。
- 打开MATLAB，定位到代码所在目录。
- 直接运行主程序文件（通常命名为“main”或具体说明的脚本），初始设置会加载默认数据进行演示。
- 若要更换数据，按照代码内的指示修改输入数据路径或格式。
- 自定义调整：尽管核心部分被加密，用户仍可通过调节外围参数实验不同的场景和需求。
注意事项
- 对于希望深入了解算法细节或对代码进行深度定制的用户，建议通过作者在CSDN的个人主页或相应联系方式获取更多信息。
- 确保遵守开源许可协议，尊重原作者的劳动成果，合理合法地使用本代码。
联系作者
对于技术咨询、合作意向等，欢迎访问作者的CSDN博客或通过其提供的联系方式进行沟通，共同探讨信号处理领域的前沿应用。
本资源为学术及工程实践提供了强大的工具，旨在简化VMD参数调优过程，加速科研及应用项目的进展。我们期待您的反馈与贡献，一同推进信号分析领域的发展。