该资源为试用版代码~ 一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵

使用信号处理，特征提取，模式识别，亲测可用

针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取故障信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承故障状态的诊断。

本部分内容给出了9个常见信号与排列熵计算的程序与自己对其内容的理解与解释，为改进经验模态分解(MEEMD)提供一个铺垫，后边会陆续发布第二部分与第三部分的内容。 对应视频百度网盘链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1cYpmhmCB2RcP2qgXRpV_NQ?pwd=z3g6 提取码：z3g6

逻辑混沌映射，通过排列熵算法有效检测出序列的周期——混沌状态

在监测高速列车转向架工作状态时，针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点，提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同步联合分析，获取不同数据通道间的共同模式。利用相关系数选取反映故障信号特征的有效本征模态函数来重构原始故障信号，计算重构信号的排列熵作为故障特征。最后采用支持向量机进行故障状态分类识别。实验结果表明，列车在各种运行速度下均能达到85%以上的分类效果，验证了该方法的有效性。

一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵 % enveEn：包络熵

1、有完整原始数据 2、python程序 3、程序详细，可直接运行

排列熵matlab代码

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