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1 变分模态分解
变分模态分解（Varational Mode Decomposition, VMD）是Dragomiretskiy等人在2014年提出一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法，具有可以确定模态分解个数的优点，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的中心频率和有限带宽，并且可以实现IMF的有效分离、信号的频域划分，进而得到给定信号的有效分解成分，最终获得变分问题的最优解。Bi等人首先采用基于递归形式的改进VMD方法自适应处理发动机运行中的振动信号，随后在功率谱上来分析发动机的各种故障，将改进VMD、EMD和VMD进行对比结果表明其不仅仅可以区分出发动机的不同状态并且其具有更好的精度、效率和稳定性。Zhang等人提出了基于VMD-遗传算法-人工神经网络的短期风速预测模型，利用VMD分解风速信号，获取不同的尺度波动或趋势，充分挖掘风速的潜在信息，获得更准确的预测结果。
VMD方法克服了EMD方法存在端点效应和模态分量混叠的问题（通过控制带宽来避免混叠现象），具有更坚实的数学理论基础；可以降低复杂度高和非线性强的时间序列非平稳性，分解获得包含多个不同频率尺度且相对平稳的子序列，适用于非平稳性的序列。但是选择合适的分解层数K值对分解是否完全至关重要，K取值过大会导致模态裂解造成过分解；K取值过小则会将多个模态杂糅在一起或者遗漏有效模态造成欠分解。同时，随着K值的增大，完成整个计算的时间也显著增加。

2 遗传算法GA优化VMD变分模态分解
遗传算法GA优化VMD变分模态分解是一种利用遗传算法来优化VMD算法中的参数，以达到更好的信号分解效果的方法。在VMD算法中，模态数K和惩罚参数α对分解结果影响较大，但实际获取的信号往往是复杂多变的，因此选择合适的参数组合是利用VMD算法进行信号分解的关键。遗传算法GA可以通过不断地迭代和优化，找到最优的参数组合，从而提高VMD算法的分解效果。具体来说，遗传算法GA通过模拟自然界中的进化过程，不断地筛选和交叉优秀的个体，逐步优化参数组合，直到达到最优解。这种方法在信号处理领域中得到了广泛的应用，可以有效地提高信号分解的准确性和稳定性。

function GA_VMD(varargin)
% 子函数用于遗传算法优化VMD的惩罚系数alpha和分解层数K

SearchAgents_no = cell2mat(varargin(1)); % 种群大小
Max_iteration = cell2mat(varargin(2)); % 最大迭代次数
dim = cell2mat(varargin(3)); % 变量个数
lb = cell2mat(varargin(4)); % alpha范围 K范围 下限
ub = cell2mat(varargin(5)); % 上限
pc=cell2mat(varargin(6)); %交叉概率，0和1之间
pm=cell2mat(varargin(7)); %变异概率，0和1之间

try
imf_write = cell2mat(varargin(8));
catch
imf_write = 0; % imf_write为0，优化结果不写入EXCEL，为1，则写入结果到EXCEL中
end

t = evalin(‘base’, ‘t’); % 采样时间
s = evalin(‘base’, ‘s’); % 原始数据
fs = evalin(‘base’, ‘fs’); % 采样频率

% 初始化GA的参数信息
lenchrom=ones(1,dim); %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
lb=lb.*ones(1,dim);
ub=ub.*ones(1,dim);
bound=[lb;ub]';
% 初始化个体数组
individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,SearchAgents_no), ‘chrom’,[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度

%% 初始化种群计算适应度值
% 初始化种群
for i=1:SearchAgents_no
%随机产生一个种群
individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=individuals.chrom(i,:);
%计算适应度
individuals.fitness(i)=fun(x,s); %染色体的适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness, bestindex]=min(individuals.fitness);
bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(individuals.fitness)/SearchAgents_no; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度
Convergence_curve=zeros(Max_iteration,1);
gbest_array=zeros(Max_iteration,2);
%% 迭代寻优
for i=1:Max_iteration
disp(['current iteration is: ',num2str(i), ', best fitness is: ', num2str(bestfitness)])
% 选择
individuals=select(individuals,SearchAgents_no);
avgfitness=sum(individuals.fitness)/SearchAgents_no;
%交叉
individuals.chrom=Cross(pc,lenchrom,individuals.chrom,SearchAgents_no,bound);
% 变异
individuals.chrom=Mutation(pm,lenchrom,individuals.chrom,SearchAgents_no,[i Max_iteration],bound);

gbest_array(i,:)=bestchrom;
end
%进化结束

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张炜, 崔娟. 基于麻雀算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 电力科学与工程, 2018, 34(2): 1-7.

[2]师晓龙, 王楠, 李颖, 等. 基于改进的麻雀算法和核极限学习机的风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2016, 44(16): 39-45.

[3]殷定庆, 程晓杰, 程肖飞, 等. 基于麻雀算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 计算机与数字工程, 2014, 42(12): 2858-2863

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长