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式中，a ，b 是 c在Hilbert解调后得到的包络信号， d是 e
式中，a ，b 是 c在Hilbert解调后得到的包络信号， d是 e归一化后的结果， m是根据信息熵的计算规则得到的。本文将包络熵中最小值作为寻优过程中的适应度函数值，适应度函数构建如下所示
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Wherein, a, b c is the envelope signal obtained after demodulation Hilbert, d e is the result of normalization, m is calculated in accordance with the rule information obtained entropy. This article entropy envelope as a function of the minimum value of the fitness of the optimization process, the fitness function constructed as follows
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式中，a ，b 是 c在Hilbert解调后得到的包络信号， d是 e归一化后的结果， m是根据信息熵的计算规则得到的。本文将包络熵中最小值作为寻优过程中的适应度函数值，适应度函数构建如下所示
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In the formula, a and B are envelope signals obtained by C after Hilbert Demodulation, D is the result of e normalization, and M is obtained according to the calculation rules of information entropy. In this paper, the minimum value of envelope entropy is taken as the fitness function value in the process of optimization, and the fitness function is constructed as follows
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