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雷达卡
Matlab
实现基于
CEEMDAN-CPO-VMD
的CEEMDAN
结合冠豪猪优化算法（
CPO）优化VMD二次分解的详细项目实例
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随着科技的飞速发展，各种复杂系统的信号分析需求不断增加，尤其是在时间序列信号分析、故障诊断、振动分析等领域，如何有效提取信号中的特征并提高信号处理的精度已成为研究的热点。传统的信号分解方法，如经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD），都在一定程度上发挥了作用，但也存在着信号分解精度较低、模式混叠、噪声敏感等问题。为了克服这些问题，近年来，CEEMDAN（集合经验模态分解-加性噪声）和VMD（变分模态分解）等方法在时序信号的分解中得到了广泛应用。
然而，尽管这些方法有很好的信号分解性能，但依然面临着分解模式不稳定、无法自适应地选择分解参数等问题。为了进一步提高信号分解的精度并提高系统的稳定性，结合冠豪猪优化算法（CPO）与VMD方法进行信号分解优化成为了一个具有挑战性的研究方向。冠豪猪优化算法（CPO）是一种新型的启发式优化算法，因 ...
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