张家港网站建设优化,中信建设有限责任公司财务总监,在深圳做网站,如何更改网站备案信息小波分析是较好的非平稳信号分析方法之一#xff0c;它通过伸缩和平移运算对信号进行多尺度细化分析#xff0c;能够在不同的尺度上描述信号的局部特征#xff0c;为微弱故障特征信号的检测提供了有效的工具。小波尺度谱可看作一个有恒定相对带宽的谱图#xff0c;能够反映…小波分析是较好的非平稳信号分析方法之一它通过伸缩和平移运算对信号进行多尺度细化分析能够在不同的尺度上描述信号的局部特征为微弱故障特征信号的检测提供了有效的工具。小波尺度谱可看作一个有恒定相对带宽的谱图能够反映信号的时频信息广泛应用于非平稳信号分析。
信号的连续小波变换对时间不敏感而对尺度敏感在信号的小波变换尺度域实际上对应了信号的频率并且信号的能量在不同的运行模式与不同的频率处是不同的。所以可以将信号转化为对尺度的表示提取信号在各尺度下的能量或与能量相对应的值作为特征信息。的时间平均小波谱反映了小波功率谱沿尺度方向的分布情况尺度间隔选的足够小即可达到比较精细的尺度分割。
Morlet 小波是由Gauss函数调制的连续性平面波在时频两域都具有很好的局部性其函数表达式为 采用Morlet小波方法进行时间序列的周期性分析用于样本长度的计算。考虑到实际应用再结合移动窗方法完成样本提取的同时提升数据利用率实现数据扩充。
该程序绘制一维时间序列信号的小波尺度谱和时间平均小波谱基于Morlet小波运行环境为Python部分代码如下
import scipy.io as load
Signal load.loadmat(SCGwithResp.mat)
resp Signal[resp].ravel()
scg Signal[scg].ravel()
from scipy import signal
resp signal.resample(resp, int(len(resp)*5/100))
scg signal.resample(scg, int(len(scg)*5/100))部分出图如下· 完整代码Python环境下一维时间序列的小波尺度谱和时间平均小波谱基于Morlet小波
工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家《控制与决策》《系统工程与电子技术》《电力系统保护与控制》《宇航学报》等EI期刊审稿专家。
擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
