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CPO-SVMD分解 | Matlab实现CPO-SVMD豪猪算法优化逐次变分模态分解

效果一览

基本介绍

CPO-SVMD分解 | Matlab实现CPO-SVMD豪猪算法优化逐次变分模态分解

内有15种用以优化svmd的适应度函数：
1 包络熵最小，Envelope entropy
2 信息熵最小，Information entropy
3 排列熵最小，Permutation entropy
4 样本熵最小，Sample entropy
5 能量熵最小，energy entropy
6 能量差最小，energy error
7 峭度最小，kurtosis
8 平均包络熵最小，Average Envelope entropy
9 模糊熵最小，Fuzzy entropy
10 包络峭度因子最小，Envelope kurtosis
11 包络谱峰值因子最小，crest factor of envelope spectrum
12 最大互信息系数
13 皮尔逊相关系数
14 残差指数最小，residual error index (REI)
15 互信息熵最小，Mutual Information

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复：Matlab实现CPO-SVMD豪猪算法优化逐次变分模态分解。

参考资料

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