时域特性与频域特性从字面理解时域就是时间区域或者说时间范围，频域就是频率区域或者说频率范围。某个信号量随时间变化的特征，就是这个信号量的时域特性。信号的时域特性可以用时间波形显示。时域函数可以转换为频域函数，频域特性则是时域的积分变换。信号反射(Reflection) 电信号波沿传输线向前传输遇到不连续机构时部分反弹回来，其传输方向与入射方向相反，这
【转发】时域分析——无量纲特征值1. 无量纲指标1.1.峰值因子1.2.脉冲因子1.3.裕度因子1.4.波形因子1.5.峭度因子1.6.偏度因子2. MATLAB代码实现附录 知乎（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/57445453） 在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷
上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。(Mr.括号：时域分析——有量纲特征值含义一网打尽)然而在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷。相比而言，无量纲指标能够排除这些扰动因素的影响，因而被广泛应用于特征提取的领域当中。无量纲指标主要包括峰值因子，脉冲因子，裕度因子，峭度因子，波形因子以及峭度因子和偏
1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip： https://www.lanzoui.com/b01bp72xa时域特征时域信息是以时间为变量，描绘出信号的波形[22]。时域信号包括量纲特征参数以及无量纲特征参数。根据工作状况的差异，有量纲特征值的大小相应发生改变，而且工作环境对有量纲特征值有很大影响，具有表现不够稳定的缺陷，给工程应用带来一定困难，而无量纲指标对负载及转动速度的改变不敏感
特征选择，即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程，是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性，最重要的是会降低测试集的泛化性能。我对临时的特征选择方法感到很失望，但是在解决机器学习问题时又反复用到了这些方法，所以就创建了一个关于特征选择的Python类，该类可以在GitHub上找到。FeatureSelector类包括一些最常见的特征选择方法:1.高百分比的缺失值特征选择法
作者的话多年前参加ADI SHARC L2培训的时候，获得的干货，分享给大家。讲算法的很多，讲SHARC DSP算法的就几乎没看到，那你就跟着我往下看，后面的文章都是讲SHARC的算法，我截取一下，结合一点点自己的理解，转述给大家。硬件准备ADSP-21489EVB：ADI 21489 DSP的开发板产品链接：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5
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，而且与被测对象的运行工况(转速、负载)有关。无量纲特征参数只与被测对象的状态相关，对转速、负载等
将短时信号延迟m个点，然后计算延迟后的信号与本身的相关性，便计算得到短时自相关函数
，它返回从 UTC 1970 年 1 月 1 日午夜开始经过的毫秒数。这个方法非常有用，特别 是它在各个版本的 Java 平台上都有。因此，在 上个月 我的初始方面演示代码中，我使用了它。不过，currentTimeMillis() 也有
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2012-12-24 20:33:00
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介绍在音频领域中，我们可以使用深度学习可以提取和分析这些音频的频率和时域特征以了解波形的属性。 在时域内提取特征时，通
## 如何滚动时域优化代码
### 1. 简介
在编写代码时，优化性能是一个重要的方面。滚动时域优化（rolling time-domain optimization）是一种常用的代码优化技术，它可以通过逐个处理数据的子集来提高程序的效率。本文将介绍如何使用Python实现滚动时域优化的代码。
### 2. 流程
下面是实现滚动时域优化代码的整体流程：
```mermaid
flowchar
原创
2023-09-02 13:48:27
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''' ============== 特征提取的类 =====================时域特征 ：11类频域特征 : 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'''
原创
2022-07-18 10:58:47
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文章目录前言1. 背景 Background1.1 滚动时域控制 Receding Horizon Control1.2 线性模型预测控制 Linear Model Predictive Control1.3 非线性模型预测控制 Nonlinear Model Predictive Control1.4 线性鲁棒模型预测控制 Linear Robust Model Predictive Cont
注：本博客是基于奥本海姆《信号与系统》第二版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。一、博里叶变换的模和相位表示1、一般来说，博里叶变换是复数值得，并且可以用它的实部和虚部，或者用它的模和相位来表示。1）、连续时间博里叶变换X(jew)的模-相表示是2）、离散时间博里叶变换X(jew)的模-相表示是2、从博里叶变换综合公式来看，X(jw)本身就可以看成信号x(t)的一种分解，即把信号x(t)分解成不
一、背景Fourier变换只适用于统计特性不随时间变化的平稳信号，而实际信号的统计特性却往往是时变的，这类信号统称为非平稳信号。由于非平稳信号的统计特性是随时间变化的，因此对于非平稳信号的分析来说，就需要了解其局部统计特性。Fourier变换是信号的全局变换，因而对非平稳信号而言，Fourier变换不再是有效的分析工具。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
时域均值有效值（RMS，对时间的均值：）时域峰值方差协方差短时能量短时过零率子频带能量比频域概要：信号频谱是在频率域对原信号分布情况的描述，能够提供比时域波形更加直观的特征信息。频谱分析是机械故障诊断中最常使用的方法。频谱分析中常用的有幅值谱和功率谱。功率谱表示振动功率的分布情况。幅值谱表示对应于各频率的谐波振动分量所具有的振幅，应用时显得比较直观，幅值谱上谱线高度就是该频率分量的振幅大小。频域常
# 实现Java时域特征提取工具教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何实现一个Java时域特征提取工具。这个工具可以用来提取音频信号的时域特征，如均方根能量、过零率等。我会逐步指导你完成整个实现过程，包括所需的代码和每个步骤的解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[加载音频文件];
B --> C[提取时域特征]
短时过零率表示信号穿越过零值的次数，或者信号波形中与0轴相交的次数。
