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資源簡介

針對論文:基于VMD的故障特征信號提取方法,本人對論文中的仿真信號部分進行了復現,首先產生仿真信號;其次,利用VMD對信號進行分解,運用排列熵確定含高噪分量,然后對低噪分量進行重構;最后,將重構的信號進行分解,發現分量與最初的原始仿真信號基本一致。說明去噪效果較好。

資源截圖

代碼片段和文件信息

%%?原論文:基于VMD的故障特征信號提取方法,對論文所用方法的仿真部分進行復現
clc;
clear;
close?all;
tic;
%%?仿真信號
%?原始仿真信號及其時域圖
t=(0:0.001:(1-0.001))‘;
x1=0.6*sin(15*pi*t+pi/5);
x2=cos(60*pi*t+sin(10*pi*t));
x3=(1+0.3*cos(10*pi*t)).*sin(200*pi*t);
x4=wgn(10001-10);
figure(1);
subplot(221);plot(tx1);axis?tight;
subplot(222);plot(tx2);axis?tight;
subplot(223);plot(tx3);axis?tight;
subplot(224);plot(tx4);axis?tight;

%?原始仿真信號及其時域圖
fs=1000;N=1000;???%?采樣頻率為50MHz采樣點數為4000
figure(2);
[f1(:1)A1(:1)]=PinPu(x1fsN);
subplot(221);plot(f1(:1)A1(:1));axis?tight;
[f2(:1)A2(:1)]=PinPu(x2fsN);
subplot(222);plot(f2(:1)A2(:1));axis?tight;
[f3(:1)A3(:1)]=PinPu(x3fsN);
subplot(223);plot(f3(:1)A3(:1));axis?tight;
[f4(:1)A4(:1)]=PinPu(x1fsN);
subplot(224);plot(f4(:1)A4(:1));axis?tight;
%?疊加信號的時域圖和頻域圖
x=x1+x2+x3+x4;
figure(3);
subplot(211);plot(tx);axis?tight;
[f(:1)A(:1)]=PinPu(xfsN);
subplot(212);plot(f(:1)A(:1));axis?tight;
%%?VMD分解與重構
%?some?sample?parameters?for?VMDX為待分解的時域信號
%?u:分解模式的集合
%?u_hat:模式的頻譜
%?omega:估計模式中心頻率
alpha?=?2000;???????%?懲罰因子,也稱平衡參數
tau?=?0;????????????%?噪聲容忍度
K?=?3;??????????????%?分解的模態數
DC?=?0;?????????????%?無直流分量
init?=?1;???????????%?初始化中心頻率為均勻分布
tol?=?1e-7;?????????%?收斂準則容忍度
[u1?u_ha1t?omega1]?=?VMD(x?alpha?tau?K?DC?init?tol);

[~?sortIndex]?=?sort(omega1(end:));
omega1?=?omega1(:sortIndex);
u_ha1t?=?u_ha1t(:sortIndex);
u1=u1(sortIndex:);
X1=u1‘;
%%?排列熵
%?相空間重構:eDim為嵌入維數eLag為延遲時間
%?當X具有多列和多行時,每列將被視為獨立的時間序列該算法對X的每一列假設相同的時間延遲和嵌入維度并以標量返回ESTDIM和ESTLAG。
[XReLageDim]?=?phaseSpaceReconstruction(X1);
%?求排列熵:pe為排列熵
pe=zeros(1K);
for?i=1:K
????[pe(i)~]?=?pec(u1(i:)eDimeLag);
end
%%?去噪后的信號重構
%?根據排列熵去除高噪分量,對其余分量進行平滑濾波后重構
%?X1=sgolayfilt(X1(:1:2)341);
X2=X1(:1)+X1(:2);????
%?對重構的信號進行VMD分解
alpha?=?200;
[u2?u_ha1t2?omega2]?=?VMD(X2?alpha?tau?K?DC?init?tol);

[~?sortIndex]?=?sort(omega2(end:));
omega2?=?omega2(:sortIndex);
u_ha1t2?=?u_ha1t2(:sortIndex);
u2=u2(sortIndex:);
X3=u2‘;

%%?重構信號的時域圖和頻域圖
figure(4);
subplot(311);plot(tX3(:1));axis?tight;
subplot(312);plot(tX3(:2));axis?tight;
subplot(313);plot(tX3(:3));axis?tight;

figure(5);
[f5(:1)A5(:1)]=PinPu(X3(:1)fsN);
subplot(311);plot(f5(:1)A5(:1));axis?tight;
[f6(:1)A6(:1)]=PinPu(X3(:2)fsN);
subplot(312);plot(f6(:1)A6(:1));axis?tight;
[f7(:1)A7(:1)]=PinPu(X3(:3)fsN);
subplot(313);plot(f7(:1)A7(:1));axis?tight;
toc;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2804??2020-10-26?21:18??基于VMD算法的信號降噪\main.m

?????文件????????667??2020-10-12?20:37??基于VMD算法的信號降噪\pec.m

?????文件???????4644??2020-10-10?20:07??基于VMD算法的信號降噪\VMD.m

?????文件????4368198??2020-09-29?16:17??基于VMD算法的信號降噪\基于VMD的故障特征信號提取方法_趙昕海.pdf

?????目錄??????????0??2020-10-26?21:19??基于VMD算法的信號降噪

-----------?---------??----------?-----??----

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