WOA-VMD结合样本熵与信噪比熵的信号特征提取研究

信号的时频特征提取，用 WOA_VMD 做优化还挺有意思的。WOA 算法就是鲸鱼优化算法，模拟鲸鱼捕猎行为的，用来调优 VMD 的分解参数，效果比默认配置靠谱多了，稳定性也不错。

样本熵和信噪比熵是这套流程的亮点，尤其在像脑电（EEG）或者机械故障信号时，能帮你更精准地抓住关键特征。要是你平时搞的是DEAP数据集、ERP研究，或者对Shannon 熵、小波包感兴趣，推荐看看这些资源，里面的代码、参数配置都比较实用。

我整理了几个相关的项目链接，像样本熵的 MATLAB 代码、麻雀算法优化的 VMD版本，还有CEEMD配合熵计算的组合应用，思路都蛮接近。如果你准备自己写一套流程，完全可以拿来参考或直接上手改。

对了，链接里大部分都是.zip打包的，记得下完先扫下毒哈。如果你是搞时序信号的，尤其是用 Python 或 MATLAB 那派的，建议先从近似熵和样本熵入手，再慢慢拓展到 VMD 优化和多尺度熵，会更顺。