时序分解 | MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化

时序分解 | MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化

效果一览

基本介绍

RIME-VMD【23年新算法】霜冰优化算法优化VMD变分模态分解 可直接运行 Matlab
1.利用霜冰优化算法优化VMD中的参数k、a，适应度函数为包络熵。分解效果好，包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图，可完全满足您的需求～
2.霜冰优化算法RIME是23年提出的新算法，还没人用过，适合作为创新点，也可定制改进或替换其他算法（海马、人工兔等等）～
3.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图～
4.直接替换Excel文件即可使用 适合新手小白 注释清晰～

程序设计

• 完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实现RIME-VMD霜冰优化算法优化VMD变分模态分解信号分量可视化。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

cosD = pdist(meas,'cosine');
clustTreeCos = linkage(cosD,'average');
cophenet(clustTreeCos,cosD)

ans =

    0.9360
[h,nodes] = dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca = gca;
h_gca.TickDir = 'out';
h_gca.TickLength = [.002 0];
h_gca.XTickLabel = [];
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版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826



figure
hidx = cluster(clustTreeCos,'criterion','distance','cutoff',.006);
for i = 1:5
    clust = find(hidx==i);
    plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});
    hold on
end
hold off
xlabel('Sepal Length');
ylabel('Sepal Width');
zlabel('Petal Length');
view(-137,10);
grid on

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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718