MATLAB陡度代码 PhysioNet心血管信号工具箱 如果您使用的是此软件，请引用： Vest A, Da Poian G, Li Q, Liu C, Nemati S, Shah A, Clifford GD, "An Open Source Benchmarked Toolbox for Cardiovascular Waveform and Interval Analysis", Physiological measurement 39, no. 10 (2018): 105004. DOI:10.5281/zenodo.1243111; 2018. 介绍 PhysioNet心血管信号工具箱是一个心血管动力学分析工具包，旨在满足临床和科学界对经过验证的，标准化的，有据可查的开源工具包的需求，以评估生理信号与疾病之间的关系。 该软件包不仅包括标准的HRV工具，可从ECG或脉动波形（如血压或光电容积描记波形）生成时域和频域指标，而且还包括更新的指标，例如加速和减速能力以及脉冲传播时间。 该软件包旨在容纳各种输入数据，从原始的未处理波形和未注释的波形，到完全注释的转速表数据。 通常

用ceemd分解信号IMF分量，用峭度相关原则筛选噪声，用样本熵进行特征提取

SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取，刘鹏，汤宝平，针对轴承振动信号信噪比低，故障信号微弱，快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题，提出基于奇异值分解(Singular value de

在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于峭度的快速不动点算法相比,该算法极大地提高了收敛速度,尤其是随着信号样值点数的增加,该算法的优势会更加明显。文章分析和证明了该新峭度对比函数的局部收敛性,给出了新算法的详细推导过程,仿真实验验证了该算法的性能,并与经典算法进行了比较分析。

MATLAB陡度代码analytic_wavelet 使用广义Morse小波将JM Lilly的用于脊线和元素分析的代码翻译成python。 原始的jLab存储库可在以下位置找到： Lilly，JM（2019），jLab：Matlab的数据分析包，版本1.6.6 ,. 请注意，此存储库不会重新实现jLab中的所有代码，而只是重新实现我感兴趣的部分。它也不是直接实现的。 我已经对代码进行了重组，以使API更具描述性，并且对python / numpy更加友好。 我还用内置的numpy和scipy函数替换了自定义函数，在我看来，我可以并且已经将内存布局更改为在Python中更高效（因为numpy是行占主导地位的，而MATLAB是列占主导地位的） 。 这意味着时间轴通常是我代码中的最后一个轴，但是是jLab中的第一个轴。 可以进一步简化使用更多内置的numpy和scipy代码。 从jLab中的函数到analytic_wavelet中的函数/方法的粗略映射。 并非所有的API都能准确映射 实验室 analytic_wavelet 全反式 analytic_transform 机构 振幅 瞬时频

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题，提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD），得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF），再计算各阶IMF的峭度值，选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号，并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析，从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息。分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析，清晰地得到

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法. 首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息. 通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信

应用循环自相关函数和快速谱峭度相结合的方法,对滚动轴承早期故障诊断进行分析研究。首先利用谱峭度方法确定滚动轴承振动信号的最佳带通滤波器,然后利用循环自相关函数对滤波后的信号进行解调,提取出滚动轴承故障特征频率,有效地减少了噪声信号的干扰且增强了故障信号。通过仿真与实验数据的轴承故障振动信号验证所提方法的有效性。

谱峭度工具箱，由法国人编写，非常实用，故障诊断的利器，发论文的好帮手！ 谱峭度工具箱，由法国人编写，非常实用，故障诊断的利器，发论文的好帮手！

针对包络分析中带宽和中心频率依靠经验估计的缺陷,应用一种快速峭度图算法自动为包络谱分析提供最佳带宽和中心频率。快速峭度图算法借鉴了二进小波分解算法,先将原始信号经过FIR滤波器将信号进行分解,然后在各个频段上计算信号的谱峭度值,并根据快速峭度图的结果得到最佳中心频率和带宽,最后进行包络谱分析。实验证明该方法可以更有效地诊断滚动轴承故障。