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新算法牛顿拉.zip 大约有11个文件
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  2. 下的牛顿拉夫逊优化器在参数优化中的.doc 2.16KB
  3. 下的牛顿拉夫逊优化器算法与白噪声参数优化.txt 2.14KB
  4. 中基于牛顿拉夫逊优化器优.html 17.03KB
  5. 中基于牛顿拉夫逊优化器优化白噪声参.doc 1.93KB
  6. 中基于牛顿拉夫逊优化器优化白噪声参数的研究.txt 2.15KB
  7. 中基于牛顿拉夫逊优化器的参数优化一引言随着信号.txt 1.87KB
  8. 中实现基于牛顿拉夫逊优化器的参数优化一引言是一.txt 2.33KB
  9. 中应用牛顿拉夫逊优化器优化算法的白.txt 1.96KB
  10. 好的以下是一篇关于使用中的牛顿拉夫逊优化器来优化白.txt 2.14KB
  11. 新算法牛顿拉夫逊优化器优化.html 16.26KB

资源介绍:

MATLAB 2022a中基于牛顿-拉夫逊优化器的CEEMDAN参数优化新算法——自动调整白噪声幅值权重与噪声添加次数,灵活适应度函数替换与应用,MATLAB 2022a中的牛顿-拉夫逊优化器及其在CEEMDAN噪声参数优化中的应用——基于包络熵与样本熵的自动适应度函数优化算法,MATLAB2022a 2024新算法牛顿-拉夫逊优化器(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO), 优化CEEMDAN的白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE),以包络熵、样本熵为适应度函数,如果有自己适应度函数替就行。 保证程序正确运行, ,MATLAB2022a; 牛顿-拉夫逊优化器(NRBO); CEEMDAN白噪声幅值权重; 噪声添加次数; 适应度函数; 程序正确运行,MATLAB 2022a中基于牛顿-拉夫逊优化器的CEEMDAN参数优化
MATLAB 2022a 下的牛顿-拉夫逊优化器NRBO CEEMDAN 参数优化中的应用
引言
在信号处理领域CEEMDANComplete Ensemble Empirical Mode Decomposition with
Adaptive Noise是一种非常有效的自适应噪声分解方法其核心在于对白噪声幅值权重Nstd
和噪声添加次数NE的优化这两个参数的选择对算法的准确性和效率至关重要本文将介绍如
何使用 MATLAB 2022a 中的牛顿-拉夫逊优化器NRBO来优化这两个参数并利用包络熵和样本
熵作为适应度函数来保证程序的正确运行
算法基础
1. CEEMDAN这是一种在经验模态分解Empirical Mode Decomposition, EMD的基础上
发展的新型自适应噪声分解方法其通过在原始信号中添加白噪声然后进行多次 EMD 分解
最后对所有结果进行集成得到最终的分解结果
2. 牛顿-拉夫逊优化器NRBO):这是一种基于牛顿法的迭代优化算法具有较高的收敛速度和精
它通过利用梯度信息来快速找到最优解
参数优化
我们将使用 NRBO 来优化 CEEMDAN 中的 Nstd NE 两个参数首先我们需要定义一个目标函数
该函数以这两个参数为输入并以包络熵或样本熵作为输出值当然也可以使用其他的适应度函数
我们的目标是找到使得该输出值最小的参数组合
1. 定义适应度函数我们将选择包络熵或样本熵作为适应度函数这些函数能够有效地衡量信号的
复杂性和结构信息是衡量 CEEMDAN 分解效果的重要指标
2. 设置初始参数设定 Nstd NE 的初始值以及它们的搜索范围
3. 运行 NRBO使用 NRBO 在给定的参数范围内进行迭代优化寻找使适应度函数最小的 Nstd
NE
程序实现
MATLAB 2022a 我们可以使用内置的优化工具箱来实现上述过程首先我们需要编写一个
函数来计算适应度函数的值即包络熵或样本熵),然后调用 NRBO 函数进行优化下面是一个简单
的程序框架
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