麻雀算法优化VMD参数：目标函数为样本熵或综合指标的优化及配套说明
# 麻雀算法优化VMD参数：基于样本熵与综合指标的探索
在信号处理领域，变分模态分解（VMD）是一种非常强大的自适应信号分解方法。然而，其参数的选择
往往对分解效果有着至关重要的影响。今天，咱们就来聊聊如何用麻雀算法对VMD参数进行优化，目标函数
则选定为样本熵或者综合指标。
## VMD简述
VMD将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率的模态分量。其核心原理是通过变分问题的求
解，不断更新各个模态分量的中心频率和带宽等参数。代码实现上，以Python为例，基础的VMD代码框架如
下：
```python
import numpy as np
from scipy.signal import hilbert
def VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol):
# 信号长度
N = len(signal)
# 时间向量
t = np.arange(N)
# 频域向量
omega = np.fft.fftfreq(N) * N
# 初始化模态分量和中心频率
u_hat = np.zeros((K, N), dtype=complex)
omega_hat = np.zeros(K)
lambda_hat = np.zeros(N, dtype=complex)
# 迭代更新
iter_num = 0
while True:
u_hat_prev = u_hat.copy()
for k in range(K):
# 构建中间变量
sum_uk = np.sum(u_hat, axis=0) - u_hat[k]
