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🔥内容介绍

（一）核心思想

传统 VMD 的分解模态数 K 和惩罚系数 alpha 需人工经验调整，易导致噪声分离不彻底或有效信号失真。本模型通过杜鹃鲶鱼优化算法（CCO） 对 VMD 关键参数进行自适应寻优，以包络熵作为适应度函数（包络熵越小，信号越平稳、噪声越少），实现最优参数组合下的信号去噪，具体流程：

1. 参数编码：将 VMD 的 K（模态数）和 alpha（惩罚系数）作为 CCO 的优化变量，构建参数搜索空间；

1. 适应度计算：对每个参数组合对应的 VMD 分解结果，计算信号包络熵，作为参数优劣的评价标准；

1. CCO 寻优：利用 CCO 算法的全局探索与局部开发能力，搜索最小包络熵对应的最优 K 和 alpha；

1. VMD 去噪：基于最优参数对原始含噪信号进行 VMD 分解，剔除噪声主导模态，重构纯净信号。

（二）关键模块说明

（三）参数优化范围

• 分解模态数 K：2~8（根据常见信号特性，K 过小无法分离噪声，过大导致过分解）；

• 惩罚系数 alpha：1000~5000（alpha 过小则模态混叠，过大则信号过度平滑）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [u, u_hat, omega] = VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol)

%

%

% Input and Parameters:

% ---------------------

% signal - the time domain signal (1D) to be decomposed

% alpha - the balancing parameter of the style="margin-top:12px">