特征提取与优化算法结合的振动信号分析
简介
本资源文件提供了一套完整的MATLAB源代码，用于振动信号的特征提取与优化算法结合的分析。具体来说，我们使用了变分模态分解（VMD）技术，并通过麻雀优化算法（SSA）对VMD的关键参数进行优化，以最小包络熵为适应度值。该方法适用于多种智能优化算法，关键在于掌握最小包络熵代码的编写。
内容概述
- 数据集：以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。
- VMD分解：对选定的数据进行变分模态分解。
- 参数优化：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。
- 适应度值：以最小包络熵为适应度值进行优化。
- 实时显示：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。
- 寻优次数：本次寻优共100次，用户可以根据需要随意更改寻优次数。
代码特点
- 源代码：所有代码均为源代码，可以直接复制粘贴运行，用户可以自由修改。
- 非加密：代码未加密，确保用户可以完全理解和修改代码。
使用说明
- 数据准备：确保你有西储大学数据集中的105.mat文件，并从中提取X105_BA_time.mat数据。
- 代码运行：将提供的MATLAB源代码复制到你的MATLAB环境中，直接运行即可。
- 参数调整：根据需要调整寻优次数等参数。
注意事项
- 确保MATLAB环境已正确配置。
- 数据集路径和文件名需要根据实际情况进行调整。
- 代码中的参数可以根据具体需求进行修改。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望本资源文件能对你的研究或项目有所帮助！如有任何疑问，请随时联系。