时序分解 | MATLAB实现SAO-VMD雪消融算法优化变分模态分解
时序分解 | MATLAB实现SAO-VMD雪消融算法优化变分模态分解
目录
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- 时序分解 | MATLAB实现SAO-VMD雪消融算法优化变分模态分解
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- 效果一览
- 基本介绍
- 代码主要功能
- 算法步骤
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- 1. 数据准备
- 2. SAO_VMD分解
- 3. 优化原理（SAO_VMD核心）
- 4. 可视化分析
- 关键参数设定
- 运行环境
- 应用场景
- 技术优势
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
代码主要功能
该代码实现了基于SAO-VMD雪消融算法优化变分模态分解 的信号分解与分析，核心功能包括：
- 自适应参数优化：通过雪消融算法自动确定VMD的最优模态数 ( K ) 和惩罚因子 ( \alpha )。
- 信号分解：将原始信号分解为多个本征模态函数（IMF）。
- 多维分析：提供时域分解结果、频域谱图、Hilbert边际谱及优化过程可视化。
算法步骤
1. 数据准备
- 从Excel文件读取1440点信号数据 ( f )。
2. SAO_VMD分解