function [Best_K,Best_alpha] = KL_VMD(y,alpha)
% y：为待分解的时域信号
% u：分解模式的集合
% omega：估计模式中心频率
% K：分解的模态数
% alpha：惩罚因子，也称平衡参数
% VMD分解的输入参数
tau = 0; % 噪声容忍度
DC = 0; % 无直流分量
init = 1; % 初始化中心频率为均匀分布
tol = 1e-7; % 收敛准则容忍度
f_min = inf;
for K = 2:10
[u, ~, omega] = VMD(y, alpha, tau, K, DC, init, tol);
[~, sortIndex] = sort(omega(end,:));
u = u(sortIndex,:);
% 计算K-L散度(相对熵)
sum = zeros(1,K);
y = y';
for i = 1:K
sum(i) = K_L(y,u(i,:));
end
[f,idx] = min(sum,[],2);
if f<f_min
f_min = f;
idx_min = idx;
end
toc;
end
% 最优K值
Best_K = idx_min+1; % 根据最优的K值，寻找最优的惩罚因子
f_min=inf;
for alpha = 100:50:2000
[u, ~, omega] = VMD(y, alpha, tau, Best_K, DC, init, tol);
[~, sortIndex] = sort(omega(end,:));
u = u(sortIndex,:);
% 计算K-L散度(相对熵)
sum = zeros(1,Best_K);
y = y';
for i = 1:Best_K
sum(i) = K_L(y,u(i,:));
end
[f,~] = min(sum,[],2);
if f<f_min
f_min = f;
Best_alpha = alpha;
end
toc;
end
end
- 1
- 2
前往页