目录数据输入方法模型流程创新点1.使用JMD的创新点在于2.使用中心碰撞优化算法CCO创新点在于结果展示完整代码今天给大家带来一期利用26年最新中心碰撞优化算法CCO优化最新且小众的信号分解方法JMD的代码JMD这个算法也是2025年刚提出来的一个新算法非常适合作为创新点也能让审稿人眼前一亮。这个算法发表在SCI顶刊《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》上搞过信号处理的同学都知道这个期刊是信号处理领域顶刊中的顶刊。注重理论推导审稿周期又长既难写又难中从有idea到accept没个几年根本下不来。传统的VMD等算法虽然在提取窄带振荡信号方面表现出色但它完全忽略了信号中的跳变或不连续成分。也就是说一旦信号中包含由于设备启停、故障冲击或伪影产生的阶跃跳变VMD往往会将这些宽带的跳变成分错误地识别为高频振荡导致分解结果失真。因此作者提出了一种新的信号分解方法——跳变模态分解(JMD)。那么如何对它创新呢可以看到JMD的参数很多一旦参数选择不当很有可能造成分解性能下降。其性能主要受到模态带宽平衡参数(alpha)、分解个数(K)、跳变约束平衡参数(beta)等参数的重要影响而手动调参较为繁琐且不可靠。因此可以利用最新优化算法对其参数进行自适应选择目前知网上用的人还很少可以说是尚未发表的创新点替换自己喜欢的优化算法也非常方便本期代码一共集成了7种熵值供您选择非常方便并有了3D分解图、功率谱、幅值谱、希尔伯特谱、瞬时能量等图一共9张图您只需做的工作替换自己的数据选择适应度函数运行main文件即可非常适合新手小白数据输入方法在分解模型的输入时一般只输入一列数据即可比如信号、交通流、风速、声音、振动、功率、碳排放数据等等。为了方便大家操作这里使用Excel输入以一列信号时间序列为例展示数据输入格式。大家在更换自己的数据时只需替换这一列放想要分解的信号等等内容无需更改代码非常方便如果你是mat格式等文件的话可以复制数据到Excel中或者自行查找mat格式输入方法模型流程以下这些内容如果大家需要用这个程序写论文都是可以直接借鉴参考的在应用JMD算法时需人为指定模态带宽平衡参数(alpha)、分解个数(K)、跳变约束平衡参数(beta)、tau2、b_bar这5个参数存在较大主观性和盲目性的不足。因此采用26年最新算法对CCO对JMD的5个参数进行优化适应度函数可选择七种包络熵、排列熵、信息熵、样本熵、能量熵、包络峭度因子、残差指数如果适应度值越小则代表分解的效果越好。通过优化和更新来确定最终的最佳参数。优化的步骤如下:(1)CCO算法的种群初始化设置CCO的迭代次数和种群规模并设置JMD算法的参数优化范围(2)优化算法进行迭代计算各个IMF分量的适应度以适应度的最小值进行评价。(3)判断优化是否达到算法的终止条件若是则继续下一步若否则更新种群位置并返回第(2)步(4)保存最优的JMD参数组合并将其代入至JMD中(5)得到最佳的IMF分量并生成JMD分解图、频谱图、幅值谱、功率谱、瞬时能量等图片。以上所有流程作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图创新点1.使用JMD的创新点在于1JMD 能直接从数据中同时提取出“跳变成分”和多个独立的“振荡模态”解决了 VMD 只能提取振荡、JOT 只能混合提取振荡的二选一难题 。2它能有效识别宽带的跳变信号防止将其错误地当成高频振荡即模态混叠从而避免了传统算法中常见的虚假振荡伪影保证分解结果的纯净度 。3通过引入特殊的非凸稀疏正则化项JMD 相比传统滤波能更精确地锁定跳变信号的锐利边缘和幅值实现了对分段常数成分的精准重构 。2.使用中心碰撞优化算法CCO创新点在于中心碰撞优化算法CCO于2026年1月发表在SCI一区Top期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上实验结果表明CCO算法在大部分测试函数上均取得了最优结果你先用你就是创新之前推文有做过CCO和24年新出的北极海鹦优化算法APO的比较效果显而易见对比代码可以免费获取链接如下2026年SCI一区新算法-中心碰撞优化算法(CCO)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取结果展示这里以一段480个点的数据为例设置CCO算法的种群规模为10迭代次数为20可自行更改结果如下不同数据集的话效果也不同~并以残差指数为适应度函数为例2D分解结果图幅值谱图频谱图功率谱图频谱图3D分解图迭代曲线图希尔伯特谱瞬时能量图命令行窗口也会清楚显示最佳参数以及适应度值文件夹内也非常清晰没有什么乱七八糟的文件您需要运行的文件只有main脚本一个以上所有图片替换Excel后均可一键运行main生成Matlab无需配置环境比Python什么方便多了非常适合新手小白完整代码如果需要以上完整代码只需点击下方小卡片再后台回复关键字不区分大小写CCOJMD