1.1 有量纲特征值8个——最大值、最小值、峰峰值、均值、方差、标准差、均方值、均方根值下面介绍这几个参量，再扩充表达了均方根和均方根误差。原始信号，信号长度为N1.均值：信号的平均，为一阶矩。import numpy as np
x = np.loadtxt('/.txt')
N = len(data)
x1 = np.sum(x)/N2.方差：每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均
扬声器敲击信号
01 扬声器震动一、前言扩展32KRAM的STC8H8K信号采集版 扬声器震动的频率特性可以通过敲击它所获得的冲激响应来分析。 原本驱动扬声器纸盆震动的线圈此时可以用作震动传感器， 它将纸盆的震动速度转换成电压信号。 通过示波器可以采集到这个信号， 本文将对敲击扬声器所产生的震动信号进行观察建模。二、敲击扬声器 使用示波器连接扬声器的引线， 敲击扬
地震信号识别是判定地震类型的首要工作。 近年来，地震信号自动识别问题多集中在天然地 震与人工爆破的识别上，主要从信号时频分析、震相和波形特征等角度展开研究，基于大量数据的经验总结，可以实现较好的地震信号分类效果。 然而我国东部经济发达地区不仅地震偏少、震级偏小，而且存在人工爆破、塌陷等干扰，在样本量较小的情况下，需要进一步研究有效的地震识别方法，力求解决其他方法存在的样本库过大和局部地区样本不足的
1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号
近日一篇“A guide to small-molecule structure assignment through computation of (1H and 13C) NMR chemical shifts”火爆网络，据笔者看到的资料上看这篇论文自身的结果没有什么问题，但是呢这篇论文附带了一份Pyhon程序，这个附带的Python脚本会出现
振动信号的平滑处理一般来说,数据采集器得到的振动信号会包含有噪声成分。这些噪声信号主要包括:无规律的随机干扰信号和其它周期性的高频干扰信号等。由于随机干扰信号与正常信号相比,其频带更宽,因而所采集的离散的振动信号数据曲线上就会出现很多毛刺,这些毛刺为干拢信号的表现形式。这时我们就需要对数据进行平滑处理,使曲线更加光滑,从而减小干拢信号对真实数据的影响。而且,数据平滑处理还可以被用来消除信号不规则趋
目录一、位移传感器、速度传感器和加速度传感器的区别 二、一般的振动评价（国标中说明用于监测与验收）三、振动变送器（振动速度）四、振动传感器（加速度传感器）五、加速度传感器采集的加速度值有没有必要转换为位移量 一、位移传感器、速度传感器和加速度传感器的区别 1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz&n
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import scipy.integrate as si
'''
模拟弹簧的强迫振动，是个二阶微分方程
dx^2/dt^2 + u/m*dx/dt + c/m*x = H/m*sinpt
第二项是阻尼，
概述：振动信号处理是指对机械振动信号进行采集、预处理、分析和诊断的过程，其目的是通过对振动信号的处理，获取有用的信息，诊断机械运行状态，判断机械故障类型和位置，从而实现对机械设备的监测和维护。振动信号处理的一般方法如下：1.振动信号采集振动信号采集是振动信号处理的第一步，通过振动传感器对机械设备进行振动信号采集。常见的振动传感器有加速度计、速度计和位移传感器等。采集的振动信号包含了机械设备振动的信
Tux ZZ：零、信号处理基础知识快速介绍（后）zhuanlan.zhihu.com
这篇文章主要讲述以下内容：前：声音的时域表示正弦余弦信号声音的频域表示相关性、DFT、补零后：窗函数、STFT滤波器声音的时域表示波一样，声音也是一种波。而声波在各个时刻的振幅按时间顺序记录下来，便是声音的时域表示。通常来说，我们说声音的波形便是指的声音的时域表示。我们可以使用大多
——致敬王济老师《matlab在振动信号处理中的应用》 自2013年“工业4.0”概念提出后，工业大数据分析与应用领域的发展可谓日新月异，不断为社会贡献各种可能。作为振动噪声领域的从业者，不禁要思考，振动噪声数据作为工业大数据的重要分支，其蕴含的信息量是巨大的，为什么没有被重点关注？我们又该如何挖掘其价值呢？ 针对第一个问题，笔者认为振动信号之所以没有被重点关注，是因为其知识门槛较高，比如对
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2023-09-09 22:02:31
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# Python 振动分析套件开发指南
在这个快速发展的数字时代，振动分析在机械工程、结构健康监测等领域有着重要的应用。本文旨在引导初学者通过Python开发一个简单的振动分析套件。在这个过程中，我们会了解整个开发流程、需要的工具以及实现的代码。
## 开发流程
以下是开发“Python 振动分析套件”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
百度词典的英文翻译： 模态 ———— modal ； mode ；modality &nbs
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2023-08-18 22:12:14
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1）振动是从激励传入结构输出响应的过程，常见的振动分析可分两个方向，一个是正向，从结构推导响应的理论模态分析，比如根据系统的刚度，阻尼，质量，结合力平衡公式，构建物理参数模型，然后根据特征方程得到特解（对应极点），再推导响应通解，得到模态振幅和频率，构建模态参数模型，再把响应通解除以输入激励得到频响函数，构建非参数模型；另一个是从响应倒推结构的实验模态分析，需要用锤击法或者激振器得到实验数据后（注
斗式提升机是利用均匀固接于无端奉引构件上的一系列料斗,竖向提升物料的连续输送机械。分为环链、板链和皮带三种。今天因大师将给大家分享一个水泥厂的入窑斗提减速机不对中故障的诊断案例。1 设备概况 设备基本信息：
设备位置：1#产线入窑斗提（左）
电机型号：Y315S-4（防护等级：IP54）； 功率：110kW； 转速：1500r/min； 减速机型号：B3DH10
依旧是信号处理相关的东西，本文再次讲解如何应用包络谱和谱峭度分析一维振动信号进而诊断轴承故障，运行环境为MATLAB R2021B。面包多第三方代码：?正在为您运送作品详情滚动轴承的局部故障可能发生在外圈、内圈、保持架或滚动体中。 当滚动体撞击外圈或内圈上的局部故障，或者滚动体上的故障经过外圈或内圈时，轴承和传感器之间的高频共振会被激发， 下图显示了内圈处发生局部故障。故障频率计算如下包络谱分析以
采集到一段信号，我们最想做的就是看信号的波形图以及信号的频谱图。波形图好画，但频谱图一直很难理解怎么画。而且自己采集到的一段信号可能是频率时变的，就需要窗函数截取信号，然后滑动查看信号频域变化。这种方法展示频域随时间的变化不太明显，就需要做时频分析，以期得到频域变化图。1.产生特定频率的模拟信号对于一个正弦波信号，可以写为如下的形式： &nbs
目录使用Matlab实现高噪声信号的FFT的频谱分析原始信号原始信号FFT结果加噪信号加噪信号FFT结果其他加噪函数 使用Matlab实现高噪声信号的FFT的频谱分析在实际的系统中，噪声可以说是无处不在，首先生成一个包含两个频率的原始信号，f1为50hz，f2位833hz， 采样频率为fs=6400，采样点数为N=1024。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个
上一章讲到了如何利用python把时域信号变成频域信号，那么如果要看时频图该怎么办呢？ 这里还是以实际应用作为例子，下面让我们来看看如何实现。采用的是从PAK采集系统收集到的原始振动数据，为在涡轮增压器上面的加速度传感器信号， 导出成txt文件格式，然后利用python进行FFT变换。首先用pandas导入原始文件'''Fourtran'''
'''Author:jAEgerrr'''
'''20
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2023-08-02 11:45:48
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python处理扭振信号一、概述二、扭振分析流程三、关键算法解释3.1 模拟方波信号a.简单方波信号b.简单复杂信号3.2 瞬时转速计算3.3 扭转角计算3.4 谐次分析四、代码实现 一、概述扭转振动是旋转机械轴系一种特殊的振动形式，它本质上是由于轴系存在弹性，当曲轴在以平均速度进行的旋转过程中，各弹性部件间会因各种原因而产生不同大小、不同相位的瞬时速度的起伏，形成沿旋转方向的来回扭动。那么如何
