基于改进GOOSE算法的VMD体征信息研究
刘贵,徐曦,许中华,谭奥成
湖南工业大学
2024-09-04
本文中依靠60 GHz调频连续波(FMCW)毫米波雷达,通过改进的GOOSE算法,在种群初始化阶段结合Tent 混沌映射,在探索阶段运用Levy 飞行策略提升算法的全局搜索能力。然后,通过改进的GOOSE算法去应用到变分模态分解(VMD)中,得到k和α最优值。对GOOSE算法的改进提高了呼吸心率的检测的精度。最后,该实验结果表明:利用改进的GOOSE优化算法对VMD算法进行参数自适应优化,通过对信号的重构后分析,有效地去除了噪声分量,提高了分解效率。
  • 算法
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年份: 2024年
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内容目录
  • 引言

  • 1、调频连续波雷达体征检测

  • 2、VMD

  • 3、改进GOOSE算法

    • 3.1 Tent混沌映射种群初始化

    • 3.2 开发和勘探过程

      • 3.21 开发阶段

      • 3.22 勘探阶段使用莱维飞行进行改进

  • 4、实验测试

  • 5、结论

核心点推荐
  • GOOSE算法
  • 变分模态分解
  • Tent混沌映射
  • Levy飞行策略
  • 呼吸
  • 心率