受迫振动试验数据处理的研究-东南大学物理试验中心受迫振动实验数据处理的研究牛星(东南大学 计算机科学与工程学院,南京 210096)通过计算机软件Mathematica 6对实验记录数据进行处理，得到拟合曲线和阻尼系数．指出不确定的固有角频率造成的系统误差很难避免．对实验处理方法的选取做出建议．波尔共振仪；受迫振动；数据处理；拟合曲线；系统误差Researches in Experimental
1前言地微振动信号是在场地利用高灵敏度仪器观测到的一种随时间变化的微弱随机振动。它包涵着丰富的地球物理信息。但是,场地微振动对外界干扰极为敏感,如车辆通行、施工振动、人员走动甚至天气变化等。另一方面,来自测量系统本身的干扰也是难以克服的,如零点漂移甚至电缆干扰等。因此,在测量信号中难以避免地携带了诸多虚假信息。如何去伪存真、去粗取精,从而给出一个客观、科学的结论是十分必要的。事实上,场地微振动测量
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2024-05-23 23:46:17
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KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
文章目录
KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
前言
一、时域频域特征提取
二、提取KPCA第一主成分
总结
前言
采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况，并将满足要求的多个KPCA 主成分作为输入
一、时域频域特征提取
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2024-04-08 12:06:53
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文章目录hht语法输入参数Name-Value参数输出参数示例e1. 二次Chirp信号的Hilbert谱e2. 进行经验模式分解并可视化信号的Hilbert谱e3. 计算信号的Hilbert谱参数e4.多分量信号的VMD hht希尔伯特-黄变换语法hs = hht(imf) % 返回由固有模式函数imf指定的信号的Hilbert谱hs，横坐标为采样数（个）
% hs用于分析由光谱含量随时间变
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2023-10-08 08:46:25
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小波分析是近30年来发展起来的数学分支，是Fourier分析划时代发展的结果，由法国工程师Morlet首先提出，后广泛应用于信号处理、图像处理与分析、地震勘探、故障诊断、自动控制等领域，小波就是小的波形，所谓“小”是指它具有衰减性，“波”则是指它的波动性，其振幅为正负相间的振荡形式。小波分析的基本思想依然沿承了Fourier变换，就是将信号在一系列基函数张成的空间上进行投影。Fourier变换选择
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2024-10-19 08:12:21
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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
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2023-12-02 22:35:35
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# Python HHT 安装教程
## 简介
Python HHT（Hypertext Transfer Protocol）是一个用于传输超文本的协议，是互联网的基础协议之一。在开发过程中，我们经常需要使用Python来进行各种网络操作，而HHT模块就是Python中用于处理HTTP请求和响应的模块。本文将教会你如何安装Python HHT模块，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
原创
2023-10-03 11:42:30
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这两天在学习希尔伯特黄变换，也就是HHT，趁着学习的劲赶紧整理整理，用的是MATLAB进行编程，所用到的工具箱便是EMD工具箱首先先介绍下matlab中经验模态分解所用到的函数emd。imf = emd(x)
imf = emd(x,...,'option_name',option_value,...)
imf = emd(x,opts)
[imf,ort,nb_iterations] =
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2024-01-13 21:15:30
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工业设备振动诊断领域，FFT、STFT、小波变换与 HHT 各具特色。FFT 快速分析频域，却限于平稳信号；STFT 改良可看局部频率，窗宽棘手；小波变换自适应强，选基函数难；HHT 擅处理复杂信号，有模态混叠等问题。选错工具或致设备故障诊断失误。
## 实现Python EEMD_HHT库的步骤
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“Python EEMD_HHT库”。下面是整个实现的步骤，以及每一步需要做什么以及相应的代码。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 进行EEMD分解 |
|
原创
2024-07-04 04:32:26
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python中实现Hilbert-Huang变换（HHT）。HHT是一种强大的分析工具，特别适合非线性和非平稳信号的处理。利用HHT，我们可以有效地对复杂信号进行分解与分析。
流程图如下，用于展示HHT的处理流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[输入信号]
B --> C[经验模态分解(EMD)]
LightningChart是优化了GPU加速，硬件性能的制图组件，用于实时呈现超过10亿个数据点的海量数据。同时LightningChart是为了处理实时数据采集和处理而开发的，可有效利用CPU和内存资源。LightningChart包括广泛的2D，高级3D，Polar，Smith，3D饼/甜甜圈，地理地图和GIS图表以及适用于科学，工程，医学，航空，贸易，能源和其他领域的体绘制功能。当您想到振
# 振动信号信噪比的计算与分析
在振动信号处理领域，信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是衡量信号质量的一个关键参数。信噪比的高低直接影响着信号的可用性和可靠性。因此，了解信噪比的计算方法以及如何在Python中实现这一算法十分重要。
## 信噪比的基本概念
信噪比是信号功率与噪声功率的比值，通常用分贝（dB）表示。其计算公式为：
\[
SNR(dB) = 10 \
原创
2024-10-29 06:52:18
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# 振动信号 SNR 计算公式及其 Python 实现
在很多工程领域，振动信号分析是一种常用的技术，被广泛应用于机器状态监测、故障诊断和结构健康监测等方面。信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）在振动信号的分析中起着至关重要的作用，它能帮助我们衡量信号的清晰度和有效性。本文将介绍振动信号 SNR 的计算公式，并提供一个使用 Python 进行 SNR 计算的示例代码。
# Python计算振动信号的能量谱
## 引言
在信号处理中，计算振动信号的能量谱是一个常见的任务。能量谱可以帮助我们分析信号的频率成分及其强度，从而更好地理解信号的特性。本文将教你如何使用Python计算振动信号的能量谱。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集振动信号数据] --> B[预处理信号数据]
B --> C[计算能量谱]
原创
2023-12-19 14:44:59
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# 如何实现“Python计算振动信号特征的包”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[预处理数据]
B --> C[计算信号特征]
C --> D[结果分析]
```
## 二、详细步骤
### 1. 准备数据
- 确保已经准备好需要处理的振动信号数据
### 2. 预处理数据
- 读取数据
```pyth
原创
2024-03-05 03:31:03
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# Python中振动信号的峰度计算
在工程领域中，尤其是在机械故障诊断和健康监测中，振动信号的分析至关重要。振动信号的特征不仅可以揭示设备的运行状态，还能帮助我们预测潜在的故障。峰度（Kurtosis）是一种用于描述概率分布形状的统计量，它在信号分析中扮演着重要角色。本文将介绍如何在Python中计算振动信号的峰度，并提供相关的代码示例。
## 什么是峰度？
峰度通常用来衡量概率分布的“尖
振动诊断基础理论 振动基础
第二节 振动理论基础一、振幅 振幅是物体动态运动或振动的幅度。振幅是振动强度和能量水平的标志，是评判机器运转状态优劣的主要指标。振幅的量值可以用峰峰值、单峰值、有效值或平均值表示。峰峰值是振动最大值，即正峰与负峰之间的差值，表示机器振动位移量的大小；峰值是正峰或负峰的最大值，表示机器瞬间承受冲击的振动量大小；有效值即均方根值，最能表示机器在某段时间内所承
震波图（Seismogram）是一种像地震波或声波的图表，通常用于表达数据的变化。乍一看，它有点像 蝴蝶图（旋风图），数据都分布在轴的零点两侧，但其实两者完全不同。如下震波图，通过筛选不同产品类别，可以查看特定时间段内每个月的产品销量变化情况（条形的长短代表销量的大小，蓝色代表销量最大值，红色代表销量最小值）。 在 Tableau 中如何实现震波图？今天的栗子来分享的方法~ 本期《举个栗子》，我们
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2024-01-29 10:25:20
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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
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2023-09-30 11:08:35
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