信号特征提取—信号分析报告
信号分析处理流程
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②预处理：对采集的原始信号进行滤波（如去噪、低通、高通滤波），消除干扰成分，以及放大、偏移调整等，改善信号质量。
③信号分割：根据信号特性或分析需求，将连续信号分割成有意义的片段，便于后续分析，如语音识别中的单词分割。
④特征提取：从信号中提取有助于分析的关键特征，如频谱分析、时域统计特征、波形形状参数等，为后续处理提供基础。
⑤数据分析：运用统计学、信号处理算法分析特征，识别模式、趋势或异常，如频谱分析识别频率成分，时序分析预测趋势。
⑥信号重构与压缩：根据分析目的，可能需要对信号进行重构，如降噪后的信号重建，或为存储传输需求进行信号压缩。
⑦模式识别与分类：利用机器学习、深度学习等技术，基于提取的特征对信号进行分类或识别，如语音识别、图像分类。
⑧结果验证与优化：对比分析结果与实际情况或预期目标，评估处理效果，根据误差反馈调整算法参数，优化处理流程。
⑨报告生成与应用：整理分析结果，生成报告或可视化展示，为决策支持、故障诊断、系统优化等实际应用提供依据。
基于小波变换的中医脉象信号特征提取与分析
摘 要 利 用 小渡 变换 所 具 有 良好 的 时— — 频 局 部 化 的 能 力 和 对非 平 稳 信 号 突 变 点 的检 测 能 力 。 实现 对 脉 象信 号 同 时进 行 时 域 、 域 特 征 值 的提 取 和分 析 ； 提 取 了脉 象在 不 同时 间— — 尺 度上 的 能 量特 征 ， 以作 为脉 象 的 新 的 特 征 值 ， 频 并 可 用 于脉 象信 号 的辨 识 。经 １ ５ ４ 临 床 脉 象 检 测 ， ６￣ ４ ， １ 不仅 极 大地 提 高对 平 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 等 基 浮 沉 迟 数 虚 实 滑 涩 洪 弦 促 结 代 本 脉 的识 别 率 （ 确 率＞ Ｏ ． 于 由上 述 基 本 脉 构 成 的 临床 常见 的 相 兼脉 也 有 相 当 高 的识 别 能 力 （ 确 率＞ ２ 。 准 ９ ％） 对 准 ８％） 关 键 词 脉 象 ； 兼 脉 ； 相 小波 变换 ； 号 分 析 信 中图 分 类 号 ： ２ １１ Ｒ ４． ９ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３ ８ ６ （０６ ０ — ０ ３ ０ １０ — ８ ８２ ０ ） １０ ２ － ３
ｈ ｌ ｗ ｐ ｌ ｎ ｓｒ ｇ ｎ ｕｓ ｓｍｏｅｔａ ０ ａ ｄｔｅｒｔ ｏ ｏ ｃ ｒ ｎ ｕｓｓｉ ｒ ｈ ｎ ８ ％． ｏｌ ｕｓ ａ ｄａｔ ｎ ｅ ｔ ｌｅｉ ｏ ｅ ｉ ｐ ｒ ｈ ｎ９ ％． ｎ ａｅｆｒｃ ｎ ｕ ｒ ｔ ｌｅ ｓｍｏｅｔａ ２ ｈ ｅ ｐ
维普资讯
研 究 论 著 一
基于小波变换的中医脉象信号特征提取与分析
岳 沛平 李训 铭。
ｆ． 京 中医 药 大 学 基 础 医学 院 １ 南 南京市 ２０ ２ ；． 海 大 学 电 气 工 程学 院 南 京 市 ２ ０ ９ １０ ９２河 １０ ８）
通信中的信号特征提取技术
通信中的信号特征提取技术在现代社会中，通信技术越来越成为人们生活中不可或缺的一部分。
随着科技的不断进步，人们需要更高效、更可靠的通信技术。
信号特征提取技术是通信技术中的关键技术之一。
本文将讨论通信中的信号特征提取技术的相关内容，并探讨其在现今通信中的应用。
一、信号特征提取技术的定义信号特征提取技术，通过分析传输信号的本质特征，对信号进行提取、处理和转换的过程。
信号特征提取技术可以从信号的频谱、时序等方面对信号进行分析，并对数据进行归类和分类，以便更好地理解数据，并更好地应用于通信中。
二、信号特征提取技术的概述信号特征提取技术主要用于解决通信中信号处理问题。
信号处理是通信中不可缺少的一部分，它起到了对信号进行过滤、增强、恢复和重新调制等作用。
而信号特征提取技术则是信号处理中的重要内容。
现今，随着科技的不断进步和应用环境的不断变化，信号变得越来越复杂，因此需要对信号进行更加精确的处理。
而信号特征提取技术，则为更高效、更准确的信号处理提供了必要的技术支持。
它通过对特征的优化，实现了信号的快速、准确的提取和识别。
三、信号特征提取技术的分类信号特征提取技术可以分为时域特征、频域特征、时-频域特征等。
其中，时域特征主要对信号进行时间分析，用来分析信号的变化趋势和波形变化情况。
频域特征与时域特征相反，通过对信号的识别和分析得到信号的频率特征，主要用于频率分析、滤波、变换等。
而时-频域特征则是综合时域和频域信息的一种特征提取方法，可以概括和分析信号的频率和时间域特征，常用于信号瞬态分析、波形识别等。
四、信号特征提取技术的应用信号特征提取技术在通信中有着广泛的应用。
如将其应用于移动通信技术中，可以对移动通信信号进行快速、准确识别，提高通信效率，减少通信中的各种异常情况。
又如在网络安全监控方面，通过对信号特征提取技术的应用，可以及时捕获可疑的数据流，实现对网络通信的实时监控。
此外，信号特征提取技术还可以应用于岩土工程、矿山勘探和生理学等领域。
信号特征提取方法与应用研究
信号特征提取方法与应用研究信号特征提取方法与应用研究一、引言信号特征提取是指从原始信号中提取出具有代表性的信息，用于研究和分析信号的特性和模式。
在不同领域的应用中，信号的特征提取是非常重要的一步。
信号特征可以揭示信号内在的规律和特点，从而为信号处理、分类、识别、故障诊断等提供理论基础。
本文旨在探讨信号特征提取方法的原理与应用研究。
二、信号特征提取方法目前，常用的信号特征提取方法主要包括时域特征、频域特征和小波特征等。
时域特征是通过对信号的幅值序列进行分析，提取出信号的均值、方差、能量等统计量的方法。
频域特征是通过将信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱信息，从而提取信号的频率、幅值以及相位等特征。
小波特征则是将信号进行小波变换，得到信号的时频分布特性，从而提取信号的时频信息。
三、信号特征提取方法的应用研究1. 信号处理信号特征提取在信号处理中起到了至关重要的作用。
信号处理是指对信号进行滤波、降噪、去噪等处理，以提高信号的质量和清晰度。
信号特征提取可以帮助我们寻找到信号中的有效信息，从而更好地进行信号处理。
2. 信号分类与识别在信号分类与识别中，利用信号特征提取可以对不同类别的信号进行区分和判别。
通过比较信号特征之间的差异，可以对信号进行有效的分类和识别。
例如，声音信号的频谱特征可以用于语音识别，图像信号的纹理特征可以用于图像分类等。
3. 故障诊断信号特征提取在故障诊断中也具有重要的应用价值。
通过对故障信号进行特征提取，可以发现信号中的故障模式和规律。
例如，在机械设备故障诊断中，可以通过振动信号的频率谱特征、包络谱特征等来判断设备是否存在故障。
四、信号特征提取方法的优化研究为了更好地提取信号特征，目前还存在一些需要解决的问题。
例如，当信号存在噪声时，噪声会对信号的特征提取造成干扰。
因此，如何有效地降低噪声对信号特征提取的影响，是一个亟待解决的问题。
此外，当前的信号特征提取方法还存在一定的局限性，无法完全满足复杂信号的特征提取需求。
特征提取在信号处理中的应用(五)
特征提取在信号处理中的应用一、引言信号处理作为一门重要的学科，旨在提取和分析各种类型的信号。
而在信号处理中，特征提取是一项至关重要的工作。
特征提取能够将原始信号转换为易于分析和理解的形式，从而为信号处理领域的进一步研究和应用提供了基础。
本文将探讨特征提取在信号处理中的应用，并对其意义和方法进行分析。
二、特征提取的意义在信号处理中，原始信号可能具有非常复杂的特性和结构，这使得直接对信号进行分析和处理变得非常困难。
特征提取的意义在于，通过对原始信号进行转换和提取，可以将信号中的关键信息提取出来，从而简化信号的复杂性，使得进一步的分析和处理变得更加容易和有效。
特征提取能够帮助我们发现信号中的规律和特性，从而为信号处理提供了基础。
三、特征提取的方法在信号处理中，特征提取的方法多种多样。
其中，常用的方法包括时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取等。
时域特征提取是指将信号在时间域上进行分析和处理，常用的时域特征包括均值、方差、峰值等。
频域特征提取则是将信号转换到频率域进行分析，常用的频域特征包括功率谱密度、频谱特性等。
而时频域特征提取则是结合时域和频域的方法进行分析，常用的时频域特征包括小波变换、短时傅里叶变换等。
这些方法能够有效地提取信号的关键特征，为信号处理提供了基础。
四、特征提取在语音信号处理中的应用语音信号是一种重要的信号类型，在语音处理中，特征提取起着至关重要的作用。
通过对语音信号的特征提取，我们可以从中获取到许多有用的信息，例如说话人的身份、情绪状态等。
在语音信号的特征提取中，常用的方法包括基频提取、共振峰提取、短时能量特征提取等。
这些特征能够帮助我们更好地理解语音信号的特性，为语音处理提供了基础。
五、特征提取在图像信号处理中的应用图像信号是另一种重要的信号类型，在图像处理中，特征提取同样具有重要作用。
通过对图像信号的特征提取，我们可以从中获取到许多有用的信息，例如图像的边缘特征、纹理特征等。
典型信号分析报告范文
典型信号分析报告范文一、引言信号分析是一种在不同领域有着广泛应用的技术，通过对信号进行采集、处理和分析，可以帮助我们了解信号的特征、特点和规律。
本报告旨在通过对某典型信号的分析，展示信号分析所涉及的方法和技术，并阐述其在实际应用中的价值和意义。
二、信号概述我们选择了一段震动信号作为本次分析的对象。
震动信号是一种用于描述物体振动情况的信号，广泛应用于工程领域。
该信号包含了物体起伏和振动的信息，是分析物体结构和性能的重要指标。
三、信号采集与预处理为了获得震动信号，我们使用了一款专业的传感器进行采集，该传感器具有高精度和高灵敏度的特点。
在采集过程中，需要注意传感器的安装位置和环境条件，以保证采集到的信号准确有效。
在采集到信号后，我们对其进行了预处理。
预处理的目的是消除信号中的干扰和噪声，提高信号的有效性和可靠性。
我们采用了滤波、降噪和去除异常值等处理方法，确保信号的稳定性和可靠性。
四、信号特征提取信号特征提取是信号分析的重要步骤。
通过提取信号的特征，我们可以了解信号的频率、幅值、相位等关键参数，从而更好地理解信号的本质和特性。
在本次分析中，我们采用了频谱分析、时域分析和小波分析等方法，提取了信号的相关特征。
五、信号分析与解释在本次分析中，我们通过对震动信号进行频谱分析，发现信号中存在一定的频率成分和能量分布。
进一步分析后发现，震动信号存在周期性变化，且频谱图中出现峰值与信号起伏相对应。
这表明该信号可能与物体振动相关，并可以用于评估物体的稳定性和结构性能。
六、信号应用与展望震动信号在工程领域有着广泛的应用价值。
通过对震动信号进行分析，我们可以了解物体的振动情况，评估物体的稳定性和结构性能，从而指导工程项目的设计和改进。
同时，信号分析还可以应用于检测和故障诊断等领域，为工程实践带来更多的便利和效益。
未来，随着科学技术的不断发展，信号分析将会越来越重要。
我们可以进一步深入研究信号分析的方法和技术，提升信号处理和识别的能力，为更多领域的科研和工程实践提供支持和指导。
电磁信号的特征提取与分析
电磁信号的特征提取与分析电磁信号是指电磁波通过介质传播所造成的各种信号，广泛应用于通信、雷达、医疗等领域。
对于电磁信号的特征提取与分析，是进行相关研究和应用的重要前提。
一、电磁信号的分类与特征根据电磁信号的频率和波形不同，可以将其分为不同的类型。
常见的电磁信号类型有脉冲信号、频率调制信号、幅度调制信号和相位调制信号等。
这些不同类型的信号具有不同的特征。
脉冲信号：脉冲信号具有很短的持续时间，能量较大，通常用于雷达、地震勘探等领域。
其主要特征包括脉宽、重复频率和幅度。
调制信号：调制信号则是将基础信号进行调制，既能够传输信号又能够提高传输效率。
其中，频率调制信号的特征包括频率偏移和频率带宽；幅度调制信号的特征包括调制深度和包络形状；相位调制信号的特征则包括相位变化和相位偏移等。
二、电磁信号的特征提取方法1、时域特征提取时域特征提取主要是针对电磁信号的时间波形进行分析，常见的特征包括峰值、平均值、均方根值、波形宽度、上升时间和下降时间等等。
对于不同类型的信号，其时域特征也会有所区别。
2、频域特征提取频域特征提取则是对电磁信号的频率分布进行分析，常见的特征包括频谱形态、频带宽度、谐波分布、中心频率和分辨率等。
通过对频域特征的提取，能够识别出不同类型的信号。
3、小波变换小波变换是一种将信号进行时频局部化的方法，常用于对非平稳信号的分析。
通过小波变换可以提取出信号的时间/频率特征，从而更好地分析信号的特征和类型。
三、电磁信号的应用1、通信领域在通信领域，不同类型的电磁信号用于不同的通信方式，如频率调制信号用于调幅调频、散射波等通信方式，脉冲信号则用于雷达通信等。
2、医疗领域在医疗领域，电磁信号可以用于人体成像和治疗，如MRI、CT、超声诊断等。
3、雷达识别对于雷达识别，通过分析电磁信号的特征可以识别出其他非目标信号干扰；同时，在目标跟踪中，通过信号处理的技术，可以对目标进行跟踪定位。
四、结语电磁信号的特征提取与分析是一项高精度和高复杂度的技术，其在通信、医疗、雷达识别等领域中具有重要的应用价值。
信号特征提取—信号分析
信号特征提取—信号分析一、时域特征提取时域特征主要从信号的时间变化的角度描述信号的特性。
常见的时域特征包括信号的均值、方差、自相关函数、平均功率等。
例如，在音频处理中，我们可以通过计算音频信号的均值来获取音频的整体音量水平。
在图像处理中，我们可以通过计算图像的均值、方差等统计特征来描述图像的亮度和对比度。
二、频域特征提取频域特征主要从信号的频率成分的角度描述信号的特性。
通过将信号进行傅里叶变换或其他频域变换，可以将信号从时域转换为频域，从而提取出信号的频域特征。
常见的频域特征包括信号的频谱、频带能量、谱熵等。
例如，在语音信号处理中，我们可以通过计算语音信号的频谱来提取出语音信号的共振峰频率信息，从而实现语音识别。
三、能量特征提取能量特征主要描述信号的能量分布情况，反映信号强度的大小。
常用的能量特征包括瞬时能量、平均能量、总能量等。
在音频处理中，我们可以通过计算音频信号的瞬时能量来检测音频的突发噪声。
在图像处理中，我们可以通过计算图像的总能量来量化图像的清晰度。
四、统计特征提取统计特征主要描述信号的概率分布情况。
常见的统计特征包括均值、方差、协方差、偏度、峰度等。
通过计算这些统计特征，我们可以获取信号的形状信息和分布情况。
在生物医学工程领域，统计特征在诊断和监测方面具有重要的应用，例如通过计算ECG信号的R波间期的均值和方差来诊断心脏疾病。
除了以上的特征提取方法，还有很多其他的信号特征提取方法，如小波变换、奇异值分解、离散余弦变换等。
不同的特征提取方法适用于不同类型的信号和不同的应用场景，在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
综上所述，信号特征提取是信号分析中的重要环节。
通过提取信号的时域特征、频域特征、能量特征和统计特征等，我们可以从不同的角度去描述和理解信号的特性，从而为信号处理和应用提供更深入的认识和理解。
信号特征提取方法的应用广泛，涵盖了多个领域，为我们研究和应用信号提供了有效的工具。
基于特征抽取的手机信号定位方法与实例分析
基于特征抽取的手机信号定位方法与实例分析手机信号定位是一种利用手机信号强度和其他相关信息来确定手机所处位置的技术。
它在无线通信、智能交通和物联网等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于特征抽取的手机信号定位方法，并通过实例分析来展示其在实际应用中的效果。
一、手机信号定位方法的基本原理手机信号定位方法主要利用手机与基站之间的信号强度进行测量，通过测量数据的处理和分析来确定手机所处的位置。
其中，基站是指无线通信系统中的信号发射和接收设备，手机与基站之间通过无线信号进行通信。
特征抽取是手机信号定位方法中的关键步骤。
它通过对手机信号的一系列特征进行提取和分析，来获取与手机位置相关的信息。
常用的特征包括信号强度、信号延迟、信号频率等。
通过对这些特征进行分析，可以建立手机信号与位置之间的数学模型，从而实现手机信号定位。
二、基于特征抽取的手机信号定位方法基于特征抽取的手机信号定位方法主要包括以下几个步骤：数据采集、特征提取、模型建立和位置估计。
1. 数据采集：首先需要收集手机与基站之间的信号强度数据。
可以通过在特定区域放置多个基站，并让手机在该区域内移动，记录手机与基站之间的信号强度。
2. 特征提取：对采集到的信号强度数据进行特征提取。
常用的特征包括平均信号强度、方差、信号强度的变化率等。
特征提取是通过对信号强度数据进行统计分析来获取与手机位置相关的信息。
3. 模型建立：根据提取到的特征，建立手机信号与位置之间的数学模型。
可以利用机器学习算法、回归分析等方法来建立模型。
模型的建立要考虑到信号强度与位置之间的非线性关系和噪声干扰等因素。
4. 位置估计：利用建立的模型对未知位置的手机进行定位。
通过输入手机的信号特征，模型可以输出手机所处位置的估计值。
位置估计的准确性和精度取决于模型的建立和特征提取的效果。
三、实例分析为了验证基于特征抽取的手机信号定位方法的有效性，我们进行了一次实例分析。
在一个室内环境中，布置了5个基站，并在该区域内移动手机进行数据采集。
信号特征提取
当rn成为一个单调函数不能再从中提取满足IMF条件的分量时,循环结束。
n
原信号可表示为：
x(t) ci rn
i1
16
res. imf6 imf5 imf4 imf3 imf2 imf1
希尔伯特黄变换-经验模式分解
Empirical Mode Decomposition
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
信号特征提取
引言 信号特征提取是从信号中获取信息的过程，是模式识别、智能系统和机械故障诊断等诸多领域的基础 和关键，特征提取广泛的适用性使之在诸如语音分析、图像识别、地质勘测、气象预报、生物工程、材 料探伤、军事目标识别、机械故障诊断等几乎所有的科学分支和工程领域得到了十分广泛的应用。
2
信号特征
17
希尔伯特黄变换-希尔伯特变换
进行EMD分解的主要目的之一是进行Hilbert变换，进而得到Hilbert谱。
对于任意的时间序列x(t)，若满足条件：
x( ) d
t
则信号的Hilbert变换可表示为
其中P为柯西主值。
H[x(t)]1Px()d
t
18
希尔伯特黄变换-希尔伯特变换
IMF 1; i teration 0 2
1
0
-1
-2
10
20
30
40
50
60
70
80
90 100 110 120
11
希尔伯特黄变换-经验模式分解
➢step4：利用三次样条插值，求出信号下包络线
IMF 1; i teration 0 2
1
0
-1
-2
10
声学信号的特征提取与分析算法
声学信号的特征提取与分析算法声学信号是指通过声波传播而产生的信号，它在我们日常生活中无处不在，如语音、音乐、环境声等。
对声学信号的特征提取与分析是一项重要的研究课题，它可以帮助我们理解声学信号的本质，从而应用于语音识别、音乐分析、环境声场建模等领域。
一、声学信号的特征提取声学信号的特征提取是指从原始声学信号中提取出能够反映信号特性的参数。
常见的声学信号特征包括时域特征和频域特征。
时域特征是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域特征包括短时能量、过零率和短时自相关函数等。
短时能量反映了信号的能量大小，过零率表示信号波形穿过零点的次数，短时自相关函数描述了信号在不同时间延迟下的相似性。
频域特征是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域特征包括功率谱密度、频谱包络和谱熵等。
功率谱密度表示信号在不同频率上的能量分布，频谱包络描述了信号频谱的整体形状，谱熵反映了信号频谱的复杂程度。
二、声学信号的特征分析算法声学信号的特征分析算法是指通过对声学信号的特征进行提取和分析，来揭示信号的内在规律和特点。
常用的声学信号特征分析算法包括时域分析和频域分析。
时域分析是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域分析算法包括自相关函数法、短时傅里叶变换法和小波变换法等。
自相关函数法可以用来计算信号的过零率和短时自相关函数，短时傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率信息，小波变换法可以对信号进行多尺度分析。
频域分析是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域分析算法包括傅里叶变换法、功率谱估计法和谱减法等。
傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率成分，功率谱估计法可以计算信号的功率谱密度，谱减法可以通过减去噪声谱来增强信号的清晰度。
三、声学信号特征提取与分析的应用声学信号的特征提取与分析在许多领域都有广泛的应用。
在语音识别领域，通过提取语音信号的特征参数，可以将语音信号转化为数字特征向量，用于识别不同的语音单元。
信号分析评价报告
信号分析评价报告引言信号分析是一种重要的技术，用于评估和理解各种信号的特征和性能。
信号可以是来自不同领域的数据，如音频、视频、生物医学图像或通信信号。
信号分析评价报告旨在通过使用适当的分析工具和技术来评估信号的质量和特征。
本文将介绍信号分析的步骤和方法，以及如何根据分析结果来评价信号的有效性。
步骤一：信号采集信号分析的第一步是采集需要分析的信号。
信号可以通过各种设备和传感器来采集，例如麦克风、摄像机、心电图仪器或无线通信设备。
采集到的信号将作为后续分析的输入。
步骤二：预处理信号采集到的信号通常包含噪声、干扰和其他无效信息。
预处理信号是为了去除这些干扰，以使信号更加准确和可靠。
常见的预处理技术包括滤波、去噪和放大等。
通过预处理，我们可以提高信号的质量和可分辨性。
步骤三：特征提取特征提取是信号分析的关键步骤之一。
通过提取信号的关键特征，我们可以更好地理解信号的本质和含义。
特征可以是信号的频率、幅度、相位或其他统计特征。
常见的特征提取方法包括频谱分析、小波变换和时频分析等。
步骤四：信号分类和识别信号分类和识别是信号分析的重要应用之一。
通过将信号与已知模式或模型进行比较，我们可以将信号分为不同的类别或识别其含义。
例如，在语音信号分析中，我们可以通过比较信号的频谱特征和已知的语音模型来进行说话人识别。
步骤五：信号评价信号评价是根据信号分析结果来评估信号的质量和性能。
评价的准则可以根据具体的应用而定。
例如，在音频信号分析中，我们可以通过比较信号的频谱特征和人耳感知的声音特性来评估音频的质量。
在无线通信中，我们可以根据信号的误码率和信噪比来评估通信质量。
结论信号分析评价报告旨在通过使用适当的工具和技术来评估信号的质量和特征。
通过信号采集、预处理、特征提取、信号分类和识别以及信号评价等步骤，我们可以更好地理解和利用信号，从而为各个领域的应用提供支持。
信号分析的应用非常广泛，涵盖了音频、视频、无线通信、生物医学等多个领域。
机械振动信号特征提取与分析
机械振动信号特征提取与分析振动信号是指在机械系统中由于各种原因引起的物体的周期性或非周期性运动。
其中，机械振动信号作为一种重要的监测指标，可以用于评估机械设备的工作状态和运行质量。
因此，准确提取和分析机械振动信号的特征对于实现设备状态预测和故障诊断具有重要意义。
一、振动信号特征提取的意义机械振动信号的特征提取涉及到从原始振动信号中提取出能够反映机械系统特性的有效信息。
特征提取的目的是为了更好地描述振动信号的时域、频域和时频域特征。
通过特征提取，可以获得振动信号的能量、频率、幅值、波形等信息，用于判断机械设备的正常工作状态或异常故障状态，进而采取相应的维修和保养措施。
特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。
时域分析主要关注振动信号的波形特征，通过观察振动信号的包络线、峰值、峰峰值等参数来描述振动信号的时域特征。
频域分析主要关注振动信号的频谱特征，通过将振动信号转换到频域来观察其频率分布情况。
时频域分析则综合考虑了振动信号在时域和频域上的特征，能够更全面地描述振动信号的动态特性。
二、振动信号特征提取方法1. 时域分析时域分析常用的方法包括观察振动信号的包络线、计算振动信号的均值和标准差等统计指标。
此外，还可以采用自相关函数、互相关函数等方法来研究振动信号的重复性和相关性。
2. 频域分析频域分析常用的方法是通过傅里叶变换将振动信号从时域转换到频域，得到振动信号的频谱图。
频谱图可以反映振动信号中各个频率分量的能量分布情况。
在频域分析中，常用的方法包括傅里叶变换、快速傅里叶变换、小波变换等。
3. 时频域分析时频域分析是将时域和频域分析结合起来，能够更全面地描述振动信号的动态特性。
常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波包分析、Wigner-Ville分布等。
三、振动信号特征分析的应用振动信号特征提取和分析在机械设备故障诊断、工况监测和状态预测中具有重要意义。
1. 故障诊断通过提取和分析机械振动信号的特征，可以判断机械设备是否存在故障。
表面肌电信号的分析和特征提取_吴冬梅
近年来，对sEMG的分析主要集中在时域 和频域等方面，信号分析的目的在于通过研究
sEMG的时、频域特征与肌肉结构以及肌肉活动 状态和功能状态之间的关联性，探讨sEMG变化 的可能原因及应用sEMG的变化有效反映肌肉 的活动和功能[13-23]。Disselhorst-Klug等[15]利用 时域方法(平均值)提取出sEMG的特征值，用于 研究sEMG与肌肉力之间的关系；Reddy等[22] 利用时域方法(均方根值RMS)提取出sEMG的 特征值，用于研究sEMG和运动位移的关系，从 而实现了手指和腕关节模型的控制；Sbriccoli 等[16]分别利用时域方法(均方根值RMS)和频域 方 法 ( 中 位 频 率 Median Frequency) 提 取 出 sEMG的特征值，用于研究肱二头肌sEMG的幅 值和频谱特征；罗志增等[20]利用时-频域方法小 波变换对sEMG进行特征提取，用于sEMG的模 式分类和肌电假肢的控制。
Received: 2010-05-04 Accepted: 2010-07-12
ISSN 1673-8225 CN 21-1539/R CODEN: ZLKHAHFra bibliotek8073
机械振动信号的相关性分析与特征提取
机械振动信号的相关性分析与特征提取机械振动信号是工业生产中常见的一种信号形式，用于监测机械设备的运行状况。
通过对机械振动信号的相关性分析与特征提取，可以有效地判断设备的运行状态和预测故障。
一、相关性分析相关性分析是研究机械振动信号之间关联性的一种方法。
在相关性分析中，通常使用相关系数来衡量信号之间的相关程度。
相关系数的取值范围为-1到1，正值表示正相关，负值表示负相关，而值越接近0表示两个信号之间的相关性越低。
在进行相关性分析时，可以选取不同的频段或时域范围进行计算。
通过观察不同频段或时域范围的相关系数变化情况，可以了解信号在不同频率或时域下的相关性特征。
比如，在高频段中，相关系数较高可能表示设备存在故障，而在低频段中，相关系数较高可能表示设备正常运行。
二、特征提取特征提取是将机械振动信号中的有用信息提取出来，用于判断设备的运行状态。
常用的特征包括时域特征、频域特征和小波特征等。
时域特征是指从时间轴上提取的特征，如峰值、均方根、峭度和偏度等。
这些特征反映了振动信号的幅值、波形和偏度等信息。
通过对时域特征的提取和分析，可以了解设备振动信号的基本特征。
频域特征是指从频谱上提取的特征，如频率峰值、频域能量和频率谱形等。
频域特征可以更加直观地了解信号在不同频率上的能量分布情况。
通过对频域特征的提取和分析，可以判断信号中存在的频率成分，进而判定设备的工作状态。
小波特征是指使用小波分析方法对机械振动信号进行特征提取。
小波分析可以将信号分解为不同频率的成分，通过选择合适的小波基函数，可以提取到信号中的细微变化和瞬态特征。
小波特征的提取可以更准确地刻画机械振动信号的特征。
三、应用案例以工业机械设备故障预测为例，通过对机械振动信号的相关性分析与特征提取，可以提前发现设备可能存在的故障。
首先，对机械振动信号进行相关性分析，计算各信号之间的相关系数。
通过观察相关系数的变化情况，可以找出设备运行状态可能发生变化的频段。
信号特征提取
③将上述对应的 IMF 进行总体平均运算，得到 EEMD 分解后最终的IMF
c j (t)
1 N
N
cij (t)
i 1
22
振动信号 预处理 特征提取 分类识别
分类识别
模式识别
优点：经典的(参数)统计估计方法，其学习方法的重要理 论基础之一是统计学。 缺点：需要知道样本的分布形式，并且需要无穷多的样 本，使得其在实际表现中并不尽如人意。
基于频域特征提取法优缺点
优点：频域分析实际物理意义明确，能够提供比时域波形更加直观的特征信息。 缺点：只能在有限区间内进行，并且由于时域截断会带来能量泄漏，使得离散 频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大误差。
5
特征提取方法
短时傅里叶变换优缺点
优点：能得到不同时刻的频谱。 缺点：对信号突变反应不灵敏，且窗口大小固定不变。
信号特征提取
The Feature Extraction of Vibration Signals
引言
信号特征提取是从信号中获取信息的过程，是模 式识别、智能系统和机械故障诊断等诸多领域的基 础和关键，特征提取广泛的适用性使之在诸如语音 分析、图像识别、地质勘测、气象预报、生物工程、 材料探伤、军事目标识别、机械故障诊断等几乎所 有的科学分支和工程领域得到了十分广泛的应用。
对于任意的时间序列x(t)，若满足条件：
x( ) d
t
则信号的Hilbert变换可表示为
H[x(t)]
1
x( )
P
d
t
其中P为柯西主值。
18
希尔伯特黄变换-希尔伯特变换
将分解得到的IMF分量做Hilbert变换
H[ci
(t)]
信号特征提取
希尔伯特黄变换-希尔伯特变换
忽略残余函数rn ，即可得到信号x(t)的Hilbert谱
H (,t) Re
n
A e ji (t ) i
Re
n
Ai (t)e j i (t)dt
i 1
i 1
其中
i (t)
di (t)
dt
为信号的瞬时频率
Hilbert谱精确地描述了信号的幅值在整个频率段上随时间
12
希尔伯特黄变换-经验模式分解
➢step5：计算上、下包络线平均值m1(t)
IMF 1; iteration 0 2
1
0
-1
-2
10
20
30
40
50
60
70
80
90 100 110 120
13
希尔伯特黄变换-经验模式分解
IMF 1; iteration 0 2
➢step6：将原1 始信号x(t)减去m1(t)
21
总体平均经验模式分解 (EEMD)
EEMD算法步骤
①在原始信号 x(t)中多次加入具有均值为零 ，幅值标准差为常数的白噪声ni(t)
xi(t)=x(t)+ni(t)
②对所得的含白噪声的信号xi(t)分别进行EMD 分解 ，得到各自的IMF 记为 cij(t)，与一个余项记为ri(t)。其中cij(t)表示第i次加入白噪声后分解所得的第 j 个 IMF。
③将上述对应的 IMF 进行总体平均运算，得到 EEMD 分解后最终的IMF
c j (t)
1 N
N
cij (t)
i 1
22
振动信号 预处理 特征提取 分类识别
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• 4．1．3 峰值、峰值指标
通常峰值Xp是指振动波形的单峰最大值。由于它是一 个时不稳参数，不同的时刻变动很大。因此，在机械故障 诊断系统中采取如下方式以提高峰值指标的稳定性：在一 个信号样本的总长中，找出绝对值最大的10个数，用这10 个数的算术平均值作为峰值Xp。 Xp 峰值指标IpI p X rms 峰值指标Ip和脉冲指标Cf都是用来检测信号中是否存 在冲击的统计指标。
4．1 信号特征的时域提取方法
• 4．1．1 平均值
平均值描述信号的稳定分量，又称直流分量。
1 X N
x (t )
i 1 i
N
在平均值用于使用涡流传感器的故障诊断系统中。当 把一个涡流传感器安装于轴瓦的底部（或顶部），其初始 安装间隙构成了初始信号平均值——初始直流电压分量， 在机械运转过程中，由于轴心位置的变动，产生轴心位置 的振动信号。这个振动信号的平均值即轴心位置的平均值。 经过一段时间后，轴心位置平均值与初始信号平均值的差 值，说明了轴瓦的磨损量。
• 4．1．4 脉冲指标
脉冲指标Cf
Cf
Xp X
脉冲指标Cf和峰值指标Ip都是用来检测信号中是否存 在冲击的统计指标。由于峰值Xp的稳定性不好，对冲击的 敏感度也较差，因此在故障诊断系统中逐步应用减少，被 峭度指标所取代。
• 4．1．5 裕度指标
裕度指标Ce用于检测机械设备的磨损情况。 裕度指标Ce
关于频谱图的说明
富里叶变换提供了从另一个角度观察信号的数学工 具——把信号投影到横坐标轴是频率f的频域。在这个观察 面上，我们可以看到信号由哪些正余弦波组成：图像以两 部分组成：幅—频图；相—频图。幅—频图中，棒线在频 率轴上的位置表示该信号分量的频率，棒线的长度表示该 信号分量的振幅。在相—频图中，棒线的长度表示该信号 分量的初相位。这两个频域的图像在专业的领域称为—— 频谱图。 图4—1清楚地反映通过富里叶变换使人们观察信号的 角度从时间域转换到频率域，从而更清楚地观察到信号中 所包含的多种频率成分，及各项波形特征参数。 在频谱图中，我们可以看到哪些是机械运行状态的振 动成份（与基准频率——1轴转频有固定的数学关系的频率 成份），它们之中，谁对振动占主导作用，谁与过去相比， 有较大幅值变化，等等，这些状态信息是机械故障诊断的 基础。
第四章 信号特征提取——信号分析技术
通过信号测取技术将机械设备的运行状态转变为一系列的 波形曲线——A（t）、B（t）等，通过A/D 变换转化成离散的 数字曲线序列——A（i）、B（i）等。由于运转的机械设备中 存在多个振动源，这些振动信号在传输路上又受到传输通道特 性的影响，当它们混杂在一起被传感器转换成波形曲线时，呈 显出混乱无规律的形态。因此需要从中进行识别——信号特征 的提取。 平稳定转速运转的机械设备，无论有多少个振动源，其产 生的振动信号都是与转速相关的强迫振动信号，也是周期性信 号。站在这个基础上，可以认定：凡是与转速相关的信号属于 设备运转状态信号，与转速无关的信号属于工艺参数信号、结 构参数信号、电气参数信号。结构参数信号、电气参数信号仍 属于故障诊断范围，但不在机械故障诊断范围内。 信号分析技术包含了许多种信号分析方法，各种分析方法 都有其适应的范围。评定某个分析方法是否适用于机械故障诊 断，只有一个标准——简洁实用。简洁指该分析方法所依据的 数学基础清晰易懂，实用指用该分析方法所获取的信号特征能 作出明确、合理、有效的解释。
1 N 4 ( x x ) i N i 1 峭度指标C Cq 4 X rms
Байду номын сангаас
峭度指标Cq对信号中的冲击特征很敏感，正常情况下 应该其值在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明机 械的运动状况中存在冲击性振动。一般情况下是间隙过大、 滑动副表面存在破碎等原因。
统计指标的运用注意
以上的各种统计指标，在故障诊断中不能孤立的看， 需要相互映证。同时还要注意和历史数据进行比较，根据 趋势曲线作出判别。 在流程生产工业中，往往有这样的情况，当发现设备 的情况不好，某项或多项特征指标上升，但设备不能停产 检修，只能让设备带病运行。当这些指标从峰值跌落时， 往往预示某个零件已经损坏，若这些指标（含其它指标） 再次上升，则预示大的设备故障将要发生。
• 4．1．2 均方值、有效值
均方值与有效值用于描述振动信号的能量。 均方值 X
2 rms
1 N 2 xi (t ) N i 1
有效值Xrms又称均方根值，是机械故障诊断系统中用 于判别运转状态是否正常的重要指标。因为有效值Xrms描 述振动信号的能量，稳定性、重复性好，因而当这项指标 超出正常值（故障判定限）较多时，可以肯定机械存在故 障隐患或故障。 若有效值Xrms的物理参数是速度（mm/s），就成 为用于判定机械状态等级的振动烈度指标。
4．2 信号特征的频域提取方法
上一节的时域统计特征指标只能反映机械设 备的总体运转状态是否正常，因而在设备故障诊 断系统中用于故障监测，趋势预报。要知道故障 的部位、故障的类型就需要进一步的做精密分析。 在这方面频谱分析是一个重要的、最常用的分析 方法。
• 4．2．1 频域分析与时域信号的关系
图4—1描述了信号的时域与频 域关系。信号是由多个正弦波组成， 频率比为：1∶3∶5∶7…，幅值比 为：1∶ ∶ ∶ …，信号之间无相位 差。我们在时间域观察这些信号—— 横坐标轴是时间t，就如这些信号叠 加起来，其合成结果投影到时域平 面上，于是我们看到了方波信号。 需要注意的是如果在频率比、幅值 比、相位差这三个方面有任一个不 满足以上条件，其叠加的波形便不 是方波。即使所有信号都是周期信 号，只有当各信号的频率比是整数， 图4—1 信号的时频关系 其叠加合成信号才表现出周期性特 征。否则看不到周期性特征。这就是我们明知设备的状态信号都是强 迫周期信号，却很少在波形上看到周期性特征的原因。
• 4．1．6 歪度指标
歪度指标Cw反映振动信号的非对称性。 1 N 3 ( x x ) i N i 1 歪度指标Cw C w 3 X rms
除有急回特性的机械设备外，由于存在着某一方向的 摩擦或碰撞，造成振动波性的不对称，使歪度指标Cw增大。
• 4．1．7 峭度指标
峭度指标Cq反映振动信号中的冲击特征。
Ce X rms X
在不存在摩擦碰撞的情况下，即歪度指标变化不大的 条件下。以加速度、速度为测量传感器的系统，其平均值 反映了测量系统的温飘、时飘等参数变化。使用涡流传感 器的故障诊断系统的平均值则与磨损量有关。 若歪度指标变化不大，有效值Xrms与平均值的比值增 大，说明由于磨损导致间隙增大，因而振动的能量指标— —有效值Xrm比平均值增加快，其裕度指标Ce也增大了。