鲸鱼算法优化小波阈值去噪matlab

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm）是一种新兴的智能优化算法，它受到鲸鱼群体行为的启发。该算法已经在不同领域取得了很好的应用效果，如工程优化、机器学习等。在小波阈值去噪中，鲸鱼算法可以用于确定小波阈值，从而实现去噪效果的优化。

下面是一个使用鲸鱼算法优化小波阈值去噪的 Matlab 实现示例：

% 加载信号
load noisysignal.mat;
x = noisysignal;

% 设置小波类型和阈值类型
wname = 'db6';
thrType = 'sqtwolog';

% 设置鲸鱼算法参数
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
SearchAgents_no = 10; % 搜索鲸鱼数量
dim = 1; % 参数维数（小波阈值）

% 初始化搜索鲸鱼的位置和速度
lb = 0; % 参数下界
ub = 10; % 参数上界
positions = zeros(SearchAgents_no, dim);
for i = 1:SearchAgents_no
    positions(i,:) = lb + (ub-lb) * rand(1,dim);
end
velocities = zeros(SearchAgents_no, dim);

% 计算初始误差
denoised = wdenoise(x, 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', thrType, 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent');
MSE = mean((x-denoised).^2);

% 开始迭代
for iter = 1:MaxIter
    % 计算每个搜索鲸鱼的适应度值
    for i = 1:SearchAgents_no
        % 计算当前参数下的去噪结果
        threshold = positions(i);
        denoised = wdenoise(x, 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', thrType, 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent', 'Threshold', threshold);
        % 计算误差
        newMSE = mean((x-denoised).^2);
        % 更新适应度值
        if newMSE < MSE
            MSE = newMSE;
            bestThreshold = threshold;
        end
    end
    % 更新搜索鲸鱼的位置和速度
    for i = 1:SearchAgents_no
        r1 = rand(1,dim);
        r2 = rand(1,dim);
        A = 2*r1-1;
        C = 2*r2;
        velocities(i,:) = velocities(i,:) + A.*(bestThreshold-positions(i,:)) + C.*(bestThreshold-positions(i,:));
        positions(i,:) = positions(i,:) + velocities(i,:);
        % 边界处理
        positions(i,:) = max(positions(i,:), lb);
        positions(i,:) = min(positions(i,:), ub);
    end
end

% 使用最优参数进行去噪
denoised = wdenoise(x, 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', thrType, 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent', 'Threshold', bestThreshold);

% 显示结果
subplot(211);
plot(x); title('原始信号');
subplot(212);
plot(denoised); title('去噪后信号');

这个示例中，我们首先加载了一个带有噪声的信号，然后设置了小波类型和阈值类型。接着，我们初始化了搜索鲸鱼的位置和速度，并计算了初始误差。在迭代过程中，我们计算了每个搜索鲸鱼的适应度值，并更新了它们的位置和速度。最终，使用最优参数进行去噪，并显示了去噪后的信号。

需要注意的是，鲸鱼算法具有一定的随机性，因此每次运行的结果可能会有所不同。如果需要稳定的结果，可以多次运行并取平均值。