matlab 去噪,matlab去噪函数

　　【信号去噪】基于sparrow算法优化VMD用matlab代码实现信号去噪_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1.介绍了一种基于SSAVMD算法的信号去噪方法。具体来说，根据麻雀优化算法的数学模型，进行参数初始化，在取值范围内初始化麻雀的位置向量，根据位置向量对原始振动信号进行VMD分解，然后计算每个麻雀位置的平均包络熵；更新最小平均包络熵，即获取当前种群中最佳个体的位置，更新当前麻雀个体的空间位置；输出最佳麻雀个体的位置向量，得到VMD的分解参数组合；根据得到的分解参数组合，对分解后的IMF分量求和，得到重构信号，得到去噪信号。本发明解决了现有技术中原有的VMD算法的分解参数需要根据经验手动确定，从而无法获得最佳的分解结果，影响信号去噪效果的问题。

　　第2部分代码功能[sampen]=sampen (series，dim，r)

　　control=~ isempty(series)；

　　assert(control，用户必须引入一个时间序列(first inpunt)。);

　　control=~ isempty(dim)；

　　assert(control，用户必须引入一个嵌入维度(第二个输入)。);

　　control=~ isempty(r)；

　　assert(control，用户必须引入一个tolerance:r(第三个输入)。);

　　级数=(级数-均值(级数))/标准差(级数)；

　　N=长度(系列)；

　　结果=零(1，2)；

　　对于j=1:2

　　m=dim j-1；

　　模式=NaN(m，N-m ^ 1)；

　　count=NaN(1，N-m)；

　　如果m==1

　　模式=系列；

　　其他

　　因为i=1:m

　　patterns(i，)=series(I:N-m I)；

　　目标

　　目标

　　对于i=1:N - m

　　如果m==1

　　temp=ABS(patterns-repmat(patterns(:I)，1，N-m 1))；

　　其他

　　temp=max(ABS(patterns-rep mat(patterns(:I)，1，N-m 1))；

　　目标

　　bool=(temp=r)；

　　count(I)=(sum(bool)-1)；

　　目标

　　count=count/(N-m-1)；

　　结果(j)=平均值(计数)；

　　目标

　　SampEn=log(结果(1) /结果(2))；

　　目标

　　3运行结果

　　4参考文献

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