在特征提取领域,近似熵、样本熵、排列熵和模糊熵是比较经常出现的概念。 首先一句话总结一下: 这几个熵值都是用来表征信号序列复杂程度的无量纲指标,熵值越大代表信号复杂度越大。信号复杂程度的表征在机械设备…
% featureNamesCell:拟进行特征提取的特征名称,该变量为cell类型,其中包含的特征名称为字符串,特征名称需要在下边列表中: % 目前支持的特征(2022.7.10,共8种): % psdE:功率谱熵 % svdpE:奇异谱熵 % eE:能量熵 % ApEn:近似熵 % SampleEn:样本熵 % FuzzyEn:模糊熵 % PerEn:排列熵 % enveEn:包络熵点...
VMD(变分模态分解)对信号提取7种组合熵作为特征(功率谱熵,近似熵,模糊熵,能量熵,排列熵,奇异谱熵,样本熵),输入到分类模型中进行分类。 71002023-04-05 16:17:18未经作者授权,禁止转载 9 2 5 获取视频分享链接 分享 AI视频总结 测试版 记笔记 有需要的同学可以私信我。
交叉样本熵(2个时间序列) 交叉排列熵(2个时间序列) 多尺度交叉熵(2个时间序列) 交叉Kolmogorov(K2)熵(2个时间序列) 交叉模糊熵(2个时间序列) 交叉分布熵(2个时间序列) 修正交叉条件熵(2个时间序列) 交叉近似熵(2个时间序列) 符号动态熵 谱熵
% featureNamesCell:拟进行特征提取的特征名称,该变量为cell类型,其中包含的特征名称为字符串,特征名称需要在下边列表中: % 目前支持的特征(2022.7.10,共8种): % psdE:功率谱熵 % svdpE:奇异谱熵 % eE:能量熵 % ApEn:近似熵 % SampleEn:样本熵 % FuzzyEn:模糊熵 % PerEn:排列熵点...
VMD分解提取组合熵作为特征向量 | VMD(变分模态分解)对信号提取7种组合熵作为特征(功率谱熵,近似熵,模糊熵,能量熵,排列熵,奇异谱熵,样本熵),输入到分类模型中进行分类。如滚动轴承故障诊断。可参考:[1]丁承君,张良,冯玉伯等.VMD和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断....
熵特征值共9个——功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵、包络熵、散布熵 以上9种全都集中到一个封装函数里,实现一行代码完成特征提取。 比如提取数据“包络熵”就可以像这样写: fea = genFeatureEn(data,{'enveEn'}) %对data求包络熵 如果提取数据“功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、...
熵特征值共9个——功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵、包络熵、散布熵 以上9种全都集中到一个封装函数里,实现一行代码完成特征提取。 比如提取数据“包络熵”就可以像这样写: fea = genFeatureEn(data,{'enveEn'}) %对data求包络熵 如果提取数据“功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、...
熵特征值共9个——功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵、包络熵、散布熵 以上9种全都集中到一个封装函数里,实现一行代码完成特征提取。 比如提取数据“包络熵”就可以像这样写: fea = genFeatureEn(data,{'enveEn'}) %对data求包络熵 如果提取数据“功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、...
一、散布熵Rostaghi 和 Azami于 2016 年提出了散布熵[1]。该算法克服近似熵、样本熵与排列熵的部分缺陷,具有计算速度快、受突变信号影响较小等优点,在滚动轴承、齿轮箱等旋转机械特征提取及故障诊断中得到较好应用。 1.1 算法流程 散布熵的算法流程是比较复杂的,如果大家对详细的理论讲解有兴趣,可以看一下提出该算...