[发明专利]基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法

权利要求书

1.一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1，读取需要处理的信号数据，存入待处理的寄存器中，选择需要优化的阶次参数，设置优化的收敛精度，即允许的最大误差；

步骤2，使用差分进化算法，设置合适的算法参数和迭代次数，初始化种群，循环进行变异操作、交叉操作、峭度分析和选择操作来优化分数阶阶次，直到满足设置的收敛精度或达到最大迭代次数；

步骤3，对信号进行频域分析处理，使用优化后的阶次对信号进行分数阶希尔伯特变换，得到变换后的包络信号，对包络信号进行快速傅里叶变换，得到优化后的频谱信号和特征频率。

2.根据权利要求1所述的基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法，其特征在于，所述步骤2中初始化种群是在变量允许范围内随机生成，其表达式如下：

xij,G=xjmin+rand()×(xjmax-xjmin)---(2)]]>

其中，rand()是0至1范围内的随机数，和分别代表变量的上下边界值；G表示第G代种群，包含NP数量的个体，种群中的每一个个体代表问题的一个解，每个个体有Dim维，其表达式如下：

X_G＝x_i,G＝{x_i1,G，x_i2,G，…，x_iDim,G}(1)

其中，i＝1,2,…,NP，G＝1，2，…，Gm；Gm代表最大进化数。

3.根据权利要求2所述的基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法，其特征在于，所述步骤2中差分变异操作的表达式如下：

v_i,G+1＝x_r1,G+F×(x_r2,G-x_r3,G)(3)

其中r1,r2,r3∈[1,NP],是随机抽取的整数，且满足i≠r1≠r2≠r3，v_i,G+1表示变异矢量，F是变异算子。