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...
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...
故可以先通过分析振动信号的频域特征准确地表征信号频谱信息,然后获悉在不同工况下减速器关键部件运行时的健康状态。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)...
另一方面,信号的时域描述和频域描述都只能描述信号的部分特性,为了精确描述信号的局部特性,经常需要使用信号的时域和频域的二维联合表示。 非平稳信号的时频域联合分析称为信号的时频分析。 在某些应用场合,要求用二次型时频表示来描述信号的能量密度分布,在这种更严格意义下的能量密度分布的时频表示称为信号的时频分布。
这是因为我们通常会在时序任务中先应用傅立叶变换进行初步处理,将复杂的时域信号转换为频域表示,然后基于这些频域,我们就可以构建更加精确和有效的模型,以进行后续的研究。这种操作对提高数据分析的准确性非常重要,不仅能帮助我们理解和解释数据中的模式和趋势,还能用于预测和特征提取,在图像处理、金融分析等多个领域都...
本发明专利技术公开了一种基于KL散度的通信信号图域特征迭代提取方法,利用通信信号的循环谱,在保证算法鲁棒性的前提下实现了特征序列的自动构建;具体讲,本发明专利技术首先通过图域映射理论,将通信信号的循环谱转换为一系列邻接矩阵,并提取邻接矩阵中所有元素构建特征序列备选集;然后对每一种调制类型,计算其在特征序列...
时域分析 1. 时域特征参数 通过对时域信号进行统计分析,得出时域特征参数,是进行故障诊断的有效方法。时域特征参数分为有量纲特征参数和无量纲特征参数。 时域振动信号在机组发生故障时会显著变化,相应的时域特征参数也会发生变化。采用有量纲指标进行故障分析时,得到的结果不仅与被测对象的运行状态(是否发生故障)有关,...
频域特征 : 13类 总共提取特征 : 24类 参考文献 英文文献 016_C_(Q1 时域和频域共24种特征参数 ) Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs ''' importnumpyasnp importscipy.stats importmatplotlib.pyplotasplt ...
Matlab时域频域信号特征提取代码解析 一、引言 在当今大数据时代,信号处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。特别是在机器学习分类和回归问题中,信号特征提取的重要性日益凸显。Matlab作为一款功能强大的编程工具,其时域频域信号特征提取功能在数据处理和分析中具有广泛的应用。