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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

信號去噪一直是語音信號處理領(lǐng)域的重要研究方向之一。在實際應(yīng)用中，由于環(huán)境噪聲和其他干擾因素的存在，語音信號常常受到嚴(yán)重的干擾，降低了語音信號的質(zhì)量和可理解性。因此，開發(fā)高效的信號去噪算法對于提高語音信號的清晰度和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

近年來，隨著機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法的快速發(fā)展，許多新的方法被提出來用于信號去噪。其中，變分模態(tài)分解（VMD）是一種有效的信號分解方法，可以將信號分解為多個模態(tài)分量。然后，通過選擇性地去除噪聲模態(tài)分量，可以實現(xiàn)對信號的去噪。

然而，傳統(tǒng)的VMD方法在實際應(yīng)用中存在一些問題。首先，它對于不同類型的信號和噪聲的適應(yīng)性較差。其次，由于VMD是一種迭代優(yōu)化算法，其收斂速度較慢，需要較長的計算時間。為了解決這些問題，本文提出了一種基于全局搜索策略的鯨魚算法優(yōu)化變分模態(tài)分解（GSWOA-VMD）的信號去噪方法。

鯨魚算法是一種基于自然界鯨魚行為的優(yōu)化算法，具有全局搜索能力和快速收斂速度。在GSWOA-VMD方法中，我們首先將語音信號分解為多個模態(tài)分量。然后，利用鯨魚算法對每個模態(tài)分量進行優(yōu)化，以選擇性地去除噪聲分量。最后，將去噪后的模態(tài)分量重構(gòu)為去噪信號。

與傳統(tǒng)的VMD方法相比，GSWOA-VMD方法具有以下優(yōu)點。首先，鯨魚算法能夠全局搜索最優(yōu)解，從而提高了去噪效果。其次，由于鯨魚算法的快速收斂性，GSWOA-VMD方法具有更短的計算時間。此外，GSWOA-VMD方法還具有較好的適應(yīng)性，可以應(yīng)用于各種類型的信號和噪聲。

為了評估GSWOA-VMD方法的性能，我們進行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，GSWOA-VMD方法在不同類型的信號和噪聲下都能取得較好的去噪效果。與傳統(tǒng)的VMD方法相比，GSWOA-VMD方法在去噪效果和計算時間方面都取得了顯著的改善。

綜上所述，本文提出了一種基于全局搜索策略的鯨魚算法優(yōu)化變分模態(tài)分解的信號去噪方法。該方法通過選擇性地去除噪聲模態(tài)分量，提高了語音信號的清晰度和準(zhǔn)確性。實驗結(jié)果表明，GSWOA-VMD方法在去噪效果和計算時間方面都具有明顯的優(yōu)勢。未來，我們將進一步研究和改進該方法，以提高其在實際應(yīng)用中的性能和穩(wěn)定性。

?? 部分代碼

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 data-fidelity constraint% tau ? ? - time-step of the dual ascent ( pick 0 for noise-slack )% K ? ? ? - the number of modes to be recovered% DC ? ? ?- true if the first mode is put and kept at DC (0-freq)% init ? ?- 0 = all omegas start at 0% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1 = all omegas start uniformly distributed% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2 = all omegas initialized randomly% tol ? ? - tolerance of convergence criterion; typically around 1e-6%% Output:% -------% u ? ? ? - the collection of decomposed modes% u_hat ? - spectra of the modes% omega ? - estimated mode center-frequencies%---------- Preparations% Period and sampling frequency of input signalsave_T = length(signal);fs = 1/save_T;% extend the signal by mirroringT = save_T;f_mirror(1:T/2) = signal(T/2:-1:1);f_mirror(T/2+1:3*T/2) = signal;f_mirror(3*T/2+1:2*T) = signal(T:-1:T/2+1);f = f_mirror;% Time Domain 0 to T (of mirrored signal)T = length(f);t = (1:T)/T;% Spectral Domain discretizationfreqs = t-0.5-1/T;% Maximum number of iterations (if not converged yet, then it won't anyway)N = 500;% For future generalizations: individual alpha for each modeAlpha = alpha*ones(1,K);% Construct and center f_hatf_hat = fftshift((fft(f)));f_hat_plus = f_hat;f_hat_plus(1:T/2) = 0;% matrix keeping track of every iterant // could be discarded for memu_hat_plus = zeros(N, length(freqs), K);% Initialization of omega_komega_plus = zeros(N, K);switch init ? ?case 1 ? ? ? ?for i = 1:K ? ? ? ? ? ?omega_plus(1,i) = (0.5/K)*(i-1); ? ? ? ?end ? ?case 2 ? ? ? ?omega_plus(1,:) = sort(exp(log(fs) + (log(0.5)-log(fs))*rand(1,K))); ? ?otherwise ? ? ? ?omega_plus(1,:) = 0;end% if DC mode imposed, set its omega to 0if DC ? ?omega_plus(1,1) = 0;end% start with empty dual variableslambda_hat = zeros(N, length(freqs));% other initsuDiff = tol+eps; % update stepn = 1; % loop countersum_uk = 0; % accumulator% ----------- Main loop for iterative updateswhile ( uDiff > tol && ?n < N ) % not converged and below iterations limit ? ? ? ?% update first mode accumulator ? ?k = 1; ? ?sum_uk = u_hat_plus(n,:,K) + sum_uk - u_hat_plus(n,:,1); ? ? ? ?% update spectrum of first mode through Wiener filter of residuals ? ?u_hat_plus(n+1,:,k) = (f_hat_plus - sum_uk - lambda_hat(n,:)/2)./(1+Alpha(1,k)*(freqs - omega_plus(n,k)).^2); ? ? ? ?% update first omega if not held at 0 ? ?if ~DC ? ? ? ?omega_plus(n+1,k) = (freqs(T/2+1:T)*(abs(u_hat_plus(n+1, T/2+1:T, k)).^2)')/sum(abs(u_hat_plus(n+1,T/2+1:T,k)).^2); ? ?end ? ? ? ?% update of any other mode ? ?for k=2:K ? ? ? ? ? ? ? ?% accumulator ? ? ? ?sum_uk = u_hat_plus(n+1,:,k-1) + sum_uk - u_hat_plus(n,:,k); ? ? ? ? ? ? ? ?% mode spectrum ? ? ? ?u_hat_plus(n+1,:,k) = (f_hat_plus - sum_uk - lambda_hat(n,:)/2)./(1+Alpha(1,k)*(freqs - omega_plus(n,k)).^2); ? ? ? ? ? ? ? ?% center frequencies ? ? ? ?omega_plus(n+1,k) = (freqs(T/2+1:T)*(abs(u_hat_plus(n+1, T/2+1:T, k)).^2)')/sum(abs(u_hat_plus(n+1,T/2+1:T,k)).^2); ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ?% Dual ascent ? ?lambda_hat(n+1,:) = lambda_hat(n,:) + tau*(sum(u_hat_plus(n+1,:,:),3) - f_hat_plus); ? ? ? ?% loop counter ? ?n = n+1; ? ? ? ?% converged yet? ? ?uDiff = eps; ? ?for i=1:K ? ? ? ?uDiff = uDiff + 1/T*(u_hat_plus(n,:,i)-u_hat_plus(n-1,:,i))*conj((u_hat_plus(n,:,i)-u_hat_plus(n-1,:,i)))'; ? ?end ? ?uDiff = abs(uDiff); ? ?end%------ Postprocessing and cleanup% discard empty space if converged earlyN = min(N,n);omega = omega_plus(1:N,:);% Signal reconstructionu_hat = zeros(T, K);u_hat((T/2+1):T,:) = squeeze(u_hat_plus(N,(T/2+1):T,:));u_hat((T/2+1):-1:2,:) = squeeze(conj(u_hat_plus(N,(T/2+1):T,:)));u_hat(1,:) = conj(u_hat(end,:));u = zeros(K,length(t));for k = 1:K ? ?u(k,:)=real(ifft(ifftshift(u_hat(:,k))));end% remove mirror partu = u(:,T/4+1:3*T/4);% recompute spectrumclear u_hat;for k = 1:K ? ?u_hat(:,k)=fftshift(fft(u(k,:)))';endend

?? 運行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 李曼.在Matlab中實現(xiàn)基于LMS算法語音信號去噪[J].電腦知識與技術(shù), 2014(11X):3.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2014-32-035.

[2] 李志鵬,張智瀚,王睿,等.基于變分模態(tài)分解和改進鯨魚算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測模型[J].? 2022(3).

[3] 楊海馬,陳嘉慈,徐笑寒,等.基于鯨魚優(yōu)化算法的VMD-NLM脈搏信號濾波算法研究[J].上海理工大學(xué)學(xué)報, 2022, 44(6):553-561.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合