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时域、频域及信息熵在内的40余种时频域特征提取方法 #时频域特征提取# 时域信号特征涵盖：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对...

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简介：
本书深入探讨了包括时域、频域和信息熵在内的超过四十种时频域特征提取技术，详细介绍了从最大值到自相关等多种时域信号特征的计算方法。 时域、频域、信息熵等多种特征提取算法。 #时频域特征提取# 时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值（RMS）、方差、标准差、有效值（Root Mean Square, RMS）、峭度（Kurtosis）、偏度（Skewness）、波形因子（Wave Factor）、峰值因子（Peak Factor）、脉冲因子（Impulse Factor）、裕度因子（Margin Factor）和余隙因子。 频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根值和频率标准差。 小波特征包括：8个子带的小波能量比、小波能量熵、8个子带的尺度熵以及奇异谱熵。 信息熵相关特征包括：样本熵（Sample Entropy）、排列熵（Permutation Entropy）、模糊熵（Fuzzy Entropy）、近似熵（Approximate Entropy）和能量熵。 有使用Excel数据和Matlab文件的数据处理代码案例，注释详细。

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  • 时域、频域及信息熵在内的40余种时频域特征提取方法 #时频域特征提取# 时域信号特征涵盖：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对...
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    本书深入探讨了包括时域、频域和信息熵在内的超过四十种时频域特征提取技术，详细介绍了从最大值到自相关等多种时域信号特征的计算方法。 时域、频域、信息熵等多种特征提取算法。 #时频域特征提取# 时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值（RMS）、方差、标准差、有效值（Root Mean Square, RMS）、峭度（Kurtosis）、偏度（Skewness）、波形因子（Wave Factor）、峰值因子（Peak Factor）、脉冲因子（Impulse Factor）、裕度因子（Margin Factor）和余隙因子。 频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根值和频率标准差。 小波特征包括：8个子带的小波能量比、小波能量熵、8个子带的尺度熵以及奇异谱熵。 信息熵相关特征包括：样本熵（Sample Entropy）、排列熵（Permutation Entropy）、模糊熵（Fuzzy Entropy）、近似熵（Approximate Entropy）和能量熵。 有使用Excel数据和Matlab文件的数据处理代码案例，注释详细。
     
  • Matlab信号特征提取代码：包含时域、频域及时间-频率域特征，如均值、标准差与时频域的小波包能量特征等 ...
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    这段代码提供了全面的信号处理功能，涵盖时域、频域和时频域分析，适用于计算多种关键特征参数，如均值、标准差以及小波包能量。 Matlab信号特征提取代码涵盖了时域、频域及时频域的特征提取方法，包括均值、标准差在内的多种时域特征；重心频率等频域特征；以及基于三层小波包分解的小波包能量特征。这些特性适用于机器学习分类与信号处理任务。 在具体实现中，该代码能够提取以下各类信号特征： - 时域特征：均值、标准差、方差、峰峰值（Peak-to-Peak）、均方根值（RMS）、偏度系数、峭度系数、波形因子（Wave Factor）、峰值因子（Peak Factor）、脉冲因子（Impulse Factor）和裕度因子。 - 频域特征：重心频率、均方频率、均方根频率以及频谱的方差与标准差。 - 时频域特征则采用三层小波包分解，利用db类型的小波基函数提取能量特征。 此外，代码还包括了VMD（变分模态分解）的相关处理。整个程序带有详细的注释，并能直接生成用于机器学习分类或回归问题的特征向量。 核心关键词：Matlab; 时域特征提取; 频域特征提取; 时频域特征; 小波包分解; VMD 分解; 特征向量; 代码；详细注释；机器学习；分类与回归。
     
  • 基于PyTorch的特征提取实现，涵盖时域、频域及时频域特征
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    本项目利用PyTorch框架开发了全面的特征提取系统，涉及音频信号处理中的关键领域——时域、频域及时频域，为深度学习模型提供了丰富的特征输入。 对传感器数据进行特征提取。
     
  • 时域与频域特征提取
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    时域与频域特征提取涉及从信号或数据中抽取关键信息的技术，涵盖时间序列分析和频率成分识别，广泛应用于语音处理、图像识别及通信系统等领域。 在信号处理领域，提取时域与频域特征是分析数据及理解其内在模式的重要步骤。本段落将深入探讨这些概念，并通过Python编程语言展示如何实现相关计算。 时域特征通常直接基于对信号的观察而无需转换，易于理解和应用。常见的时域特征包括： 1. **方差（Variance）**：衡量信号波动程度的统计量，其值为所有样本与均值之差平方后的平均数。方差越大表示信号变化越剧烈。 2. **标准差（Standard Deviation）**：是方差的平方根，用于衡量信号数据点分布情况的标准偏差度。 3. **峭度（Kurtosis）**：反映信号尖峰程度的统计量，帮助区分高或低峰值的数据分布。计算时通常涉及四阶矩，并通过标准差归一化以消除单位影响。 4. **裕度（Crest Factor）**：定义为峰值幅度与有效值（RMS，Root Mean Square）之比，反映信号瞬态波动大小。 5. **峰值（Peak）**：指信号中的最大值，可提供有关强度或事件的信息。 6. **斜率（Slope）**：表示在特定时间点或时间段内信号的变化速率。它有助于揭示信号的动态特性如上升和下降时间等信息。 频域特征通过傅立叶变换将时域信号转换为频率成分来展示，以揭示其内在模式。常用的频域特征包括： 1. **功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）**：描述在各个频率上的能量分布情况，帮助识别周期性和噪声成分。 2. **谐波（Harmonics）**：指信号中存在的整数倍频率分量，可能指示系统的非线性特性。 3. **带宽（Bandwidth）**：表示信号能量主要集中在的频段宽度，有助于发现特征频率范围内的信息。 4. **中心频率（Center Frequency）**：代表频域中信号能量集中的位置，对于限定带宽内的情况特别有意义。 在Python编程环境中，可以使用`numpy`和`scipy`库来计算时域和频域特征。例如，方差与标准差可通过调用`numpy.var()`及`numpy.std()`函数获取；峭度则利用`scipy.stats.kurtosis()`进行计算；傅立叶变换可以通过导入的`numpy.fft`模块实现。对于峰值、斜率以及其它频域分析需求，则可能需要额外编写脚本或使用如matplotlib等信号处理库来辅助。 通过上述方法，可以更好地理解和应用时域与频域特征提取技术，从而深入解析和利用数据中的信息。
     
  • 熵值与时域特征.rar
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    本研究聚焦于信号处理领域，探索熵值与时域特征之间的关系及其在模式识别和数据分析中的应用价值。通过分析不同信号的数据特性，提出改进算法以提高信息提取效率和准确性。该压缩文件内含详细的实验数据、代码及报告。 样本熵、近似熵、能量熵以及包括峰值、峭度和形态分布在内的16种时域信号特征。
     
  • 时域和频域特征的提取
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    本研究探讨了在信号处理中时域和频域特征的有效提取方法，旨在提升模式识别与数据分析的准确性。 提取数据的时域和频域指标，以获得相应的时域和频域特征。
     
  • 时域频域特征提取29个.zip
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    本资料包包含一个关于信号处理的研究项目，专注于从音频和电信号中提取时域与频域特征的技术。其中包括代码、算法说明及实验数据，有助于深入理解时间序列分析和频率特性在工程和科学中的应用。 提取信号的时域和频域特征共29维，可用于进行信号分析。
     
  • MATLAB时域与频域特征提取.zip
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    本资源提供了一套关于使用MATLAB进行信号处理的教程和代码示例，重点讲解了如何在时域和频域中提取信号特征。通过学习，用户可以掌握从基础到高级的各种信号分析技术，适用于科研与工程应用。 基于MATLAB的时域频域特征提取方法可供大家学习参考！该方法可以提取信号的29维时域和频域特征，适用于信号分析。
     
  • 轴承全生命周期数据的时域与频域特征提取，涵盖17种时域及13种频域特征
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    本研究聚焦于轴承从新至报废各阶段的数据分析，全面提取并探讨了包括17种时域和13种频域在内的共计30种关键特征，为深入理解轴承性能衰退机制提供了有力数据支持。 轴承全寿命数据的各类时域和频域特征提取包括17个时域特征和13个频域特征。
     
  • 信号特征提取之时域与频域29个方法.rar
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    本资源包含信号处理中时域和频域分析的29种特征提取方法，适用于科研人员和技术爱好者深入研究信号特性。 利用MATLAB提取频域和时域信号的29个特征。