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从式(2)可以看出：K和α影响着VMD的分解性能。若设置的K较小，则信号的多个分量可能同时包含在1个模态中；若K较大，则会导致1个分量包含在多个模态中，迭代得到的中心频率也会重叠。对α而言，若α很大，则带宽限制就会很窄，从而导致有用的频率成分被消除；反之，冗余频率成分将会被保留下来。因此，本文提出鲸鱼优化算法来优化确定最佳参数组合(K，α)。

2 麻雀搜索算法
SSA算法是Xue等于2020年提出的一种新的优化算法，可以概括为寻找-跟随-预警的抽象模型，它模拟了麻雀的觅食过程以获取待优化问题的解。

在对VMD的k、α进行优化时，需考虑SSA算法中一关键点，即适应度函数值的构建。本文选取包络熵为麻雀优化算法的适应度函数值，包络熵可以很好评价信号的稀疏性，反映所研究信号分解情况的概率分布特性。

clc
clear
close all
addpath(‘toolf’)
warning off

% 读取数据
[file,path,indx] = uigetfile({‘.xlsx’;'.xls’;‘.txt’;'.*’},‘File Selector’);
if indx == 1||indx==2
data=xlsread(strcat(path, file));
elseif indx == 3
data=load(strcat(path, file));
else
warning(‘请选择数据集进行实验’);
return;
end

%采样频率
fs=12800;
% 读取前1000长度的信号
len=1000;
s=data(1:len);
% 采样时间
t = (0:len-1)/fs;

%% 设定麻雀搜索算法参数
popsize =6; % 种群大小
iter = 30; % 最大迭代次数
dim = 2; % 变量个数
lb = [100 3]; % alpha范围 K范围 下限
ub = [2000 7]; % 上限

%% 麻雀搜索算法SSA优化VMD参数

tic , % 开始计时

SSA_VMD(popsize,iter,dim,lb,ub,0); % 0表示不保存IMF，1，导出IMF并保存

toc, % 结束计时

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]褚惟,王贵勇,刘韬,王振亚.麻雀算法参数优化VMD联合K-SVD滚动轴承故障诊断[J].噪声与振动控制. 2022,42(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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