NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构-程序员宅基地

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NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪+重构

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以西储大学轴承数据为例,进行VMD,且采用NGO进行K a参数寻优
并对分解分量计算皮尔逊相关系数筛选含噪声分量,对其进行小波软硬阈值降噪,
并最后进行重构

  1. NGO-VMD(北方苍鹰优化算法优化变分模态分解):
  • 北方苍鹰优化算法(NGO)是一种模拟鹰的捕食行为的优化算法,用于解决复杂的优化问题。它通过模拟鹰的捕食行为,如搜索、逼近和攻击,来寻找最优解。
  • VMD(变分模态分解)是一种信号处理方法,用于将非平稳信号分解成一系列多尺度模态函数。VMD方法通过迭代优化求解变分问题,将信号分解为具有不同中心频率和带宽的模态分量。
  • NGO-VMD则是将NGO应用于VMD的参数优化,通过搜索最优参数配置,以获得更准确的信号分解结果。

小波阈值降噪:

  • 小波变换是一种信号和图像处理中的工具,能够将信号分解为不同频率成分的小波系数。
  • 小波阈值降噪基于小波变换,通过设定一个阈值,将小于该阈值的小波系数视为噪声并置为零,而保留大于阈值的小波系数,从而实现对信号的降噪处理。
  • 重构:
  • 在信号处理中,重构是指根据处理后的信号成分重新合成原始信号或降噪后的信号。
  • 在NGO-VMD+皮尔逊系数+小波阈值降噪流程中,重构是对经过降噪处理的信号成分进行重新组合,以得到最终的降噪信号。

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