基于鲸鱼优化算法优化VMD实现数据去噪附Matlab代码
数据去噪是信号处理中的重要任务之一，它可以帮助我们从包含噪声的原始数据中提取出有用的信息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）来优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition，简称VMD）算法，从而实现数据去噪。
鲸鱼优化算法是一种启发式优化算法，灵感来自于鲸鱼觅食的行为。该算法通过模拟鲸鱼的三种基本行为（搜索、螺旋和攻击）来寻找最优解。与其他优化算法相比，鲸鱼优化算法具有较高的收敛速度和较好的全局搜索能力，适用于各种优化问题。
变分模态分解是一种基于时频分析的信号分解方法，可以将一个复杂的信号分解为多个模态函数。通过对这些模态函数进行去噪处理，可以有效地去除原始信号中的噪声成分。下面是使用Matlab实现的基于鲸鱼优化算法优化VMD的代码：
% 设置算法参数
maxIteration = 100; % 最大迭代次数
populationSize = 30; % 种群大小