POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪）

1.分解部分

（POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解

寻优对象：k α

包含10种适应度函数

可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图

适应度函数包括：

1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵

6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵

2.分量筛选

采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出，

3.降噪

通过阈值小波进行降噪，

降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。

）

%软小波阈值降噪

%硬小波阈值降噪

%改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片）

以西储大学数据为例效果如图

matlab代码，含有部分注释；

数据为excel数据，使用时替换数据集即可；

，

ID:9678

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图文详情请查看： http://matup.cn/779173644714.html