Python实现基于CPO-VMD基于冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD变分模态分解时间序列信号分解的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
变分模态分解（
VMD，Variational Mode Decomposition
）作为一种信号处理方法，近年来在非平稳信号的分析中获得了广泛应用。传统的
VMD方法可以有效地将复杂的信号分解为若干个本征模态函数（
IMFs
），从而实现对信号的多尺度分析。然而，
VMD的分解效果受限于其参数选择，尤其是在处理具有复杂动态变化的非线性时序信号时。为了克服传统
VMD方法中参数选择不佳和收敛性差的问题，优化算法的引入成为一个有效的解决途径。
冠豪猪优化算法（
CPO，Crown Pygmy Optimization
）是一种新兴的启发式优化算法，灵感来源于冠豪猪的觅食行为。与其他优化算法相比，
CPO具有较强的全局搜索能力和较低的局部最优陷阱问题，因此适用于对复杂的多模态函数进行优化。将
CPO与VMD结合，形成
CPO-VMD
方法，不仅能够克服传统
VM ...