(RIME-CEEMDAN)霜冰优化算法(RIME)是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新

(RIME-CEEMDAN)霜冰优化算法(RIME)是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新型优化算法。

用霜冰算法来优化分解,先使用就是优先创新,提供11种适应度函数供选择。

1. 数据加载和预处理:

– 从CSV文件加载数据

– 设置采样频率和优化参数

2. 用户交互:

– 让用户选择熵指标作为优化目标

3. 优化过程:

– 使用RIME算法优化CEEMDAN的参数(噪声标准差和噪声重复次数)

4. CEEMDAN分解:

– 使用优化后的参数进行CEEMDAN分解,得到IMF分量

5. 可视化:

– 绘制原始数据

– 绘制优化算法的迭代过程

– 绘制IMF分量

– 绘制IMF分量的三维曲线图

– 绘制IMF分量的幅值谱和频谱

– 绘制选定IMF分量的希尔伯特谱

– 绘制第一个IMF分量的希尔伯特谱三维网格图

– 绘制所有IMF分量的频谱和瞬时频率

– 绘制IMF分量与其瞬时频率的三维视图

– 绘制所有IMF分量的希尔伯特边际谱

– 绘制IMF分量重构与原始信号的相关性

– 绘制IMF分量的时域和频域特性

– 绘制相关系数最大的IMF分量的特性

– 绘制所有IMF分量与原始信号的相关系数

– 绘制重构信号的误差

– 绘制IMF分量的相关性折线图

6. 误差分析:

– 计算并显示重构误差的统计信息(MSE, RMSE, MAE, 最大误差)

7. 结果保存:

– 将分析结果保存到MAT文件中

包括信号分解、优化、可视化和误差分析,不讲解代码,不支持退款。

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