Ⅰ 多目標優化演算法：非支配麻雀搜索演算法（Non-Dominated Sorting SSA）
麻雀搜索演算法（SSA）是一種用於解決函數優化問題的啟發式搜索演算法。其原理基於麻雀在覓食過程中的行為，通過模擬群體智能進行優化搜索。具體實現和代碼細節可參考相關博客資源。
為進一步提升SSA在多目標優化領域的表現，引入了非支配麻雀搜索演算法（NSSSA）。該演算法不僅繼承了SSA的群體智能特性，更在處理多目標問題時展現出優越性能。NSSSA通過非支配排序機制，有效解決了多目標優化問題中的帕累托前沿尋優問題。實際應用中，該演算法被廣泛應用於各種多目標測試函數以及工程應用中，如盤式制動器設計。
實驗結果表明，NSSSA在處理ZDT1到ZDT6、DTLZ1至DTLZ7、WFG1至WFG10、UF1至UF10、CF1至CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3等多目標測試函數時，表現出了出色的優化能力。在工程應用如盤式制動器設計中，NSSSA也展現出顯著的優化效果。
評估指標IGD（Inverted Generational Distance）、GD（Generalized Distance）、HV（Hypervolume）和SP（Space Filling）的評價結果顯示，NSSSA在多目標優化問題上的性能優於傳統方法，能夠更高效地探索和近似帕累托前沿。
完整MATLAB實現的NSSSA代碼，為研究者和工程師提供了一種有效工具，用於解決復雜多目標優化問題。該演算法的靈活性和適應性，使其在多種實際應用中展現出顯著優勢。
Ⅱ 【MATLAB】 SSA奇異譜分析信號分解演算法
MATLAB中的SSA奇異譜分析是一種強大的工具，用於非線性時間序列數據的處理和信號分解。該演算法通過對時間序列構造特定矩陣進行奇異值分解（SVD），分離出趨勢、振盪和雜訊成分。
分解流程包括：首先構建協方差矩陣，如通過Toeplitz法和trajectory法計算。接著，通過特徵值和特徵向量的分析，展示出主要成分，如前四大主成分和重構成分。直觀的圖表顯示了分解結果與原始序列的對比，以便於理解和評估分析效果。
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