因此,频域分析可以用来计算信号的频谱信息,从而作为提取可靠特征的重要技术。 频域特征的几个优点:(1)识别信号变化或模式的可行性更高,而不仅仅只是观察时域信息;(2)可能比时域特征提供更强的鉴别能力,而时域特征却取决于信号的性质;(3)由于只使用某些频率的频谱信息,因此可以获得低维表征;(4)由于具有快速且高效的...
由于搞科研写论文时,对特征提取的需要往往是集中性的、多种类的、需求各异的,所以我把之前介绍过的这些特征值:有量纲特征值8个——最大值、最小值、峰峰值、均值、方差、标准差、均方值、均方根值(RMS)无量纲特征值6个——峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、
频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的...
研究者常用的频域特征参数包括重心频率、平均频率、均方根频率以及频率标准差 等。表达式如表 2.4 所示: (2)提取频域特征的matlab程序 function [ frequencystruct ] = frequencyDomainFeatures( src,fs) %计算频域统计特征 %***对信号进行FFT变换*** FS=fs; N=length(src);n=0:N-1; freq=n*fs/N; f=a...
频域特征提取频域分析通过信号的频谱信息来揭示信号的内在模式。优点包括区分性更强、低维表征和计算成本低。常用方法有离散傅里叶变换(DFT)、功率谱密度(PSD)和基于自回归模型的频谱(ARS)，它们分别提供了频率成分、功率分布以及信号生成模型的洞察。时频特征提取技术为了综合时域和频域的优点，时频分析如...
②频域特征:齿轮存在偏心时,其频谱结构将在两个方面有所反映:一是以齿轮的旋转频率为特征的附加脉冲幅值增大;二是以齿轮一转为周期的载荷波动,从而导致调幅现象,这时的调制频率为齿轮的回转频率,比所调制的啮合频率要小得多。 (3)齿轮不同轴 ①时域特征:当齿轮出现不同轴或不对中时,其振动的时域信号具有明显的...
（3）基于时域的时序特征包含：自相关（Autocorrelation）、质心（Centroid）、差分均值（Mean Differences）...
交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型 15 -- 4:12 App Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类 12 -- 5:21 App 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 15 -- 5:54 App 交叉注意力融合时域、频域...
在信号处理中，一个信号可以在不同的"域"中进行分析或表示。最常见的两个域就是时域和频域。时域：在...
信号与系统的时域和频域特征时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。若考虑离散时间,时域中的函数或信号,在各个离散时间点