国外分享的采用CbCr椭圆聚类算法调试代码

资 源 简 介

国外分享的采用CbCr椭圆聚类算法调试代码

详 情 说 明

这篇毕设研究融合了信号处理与模式识别的多项核心技术。在信号分析层面，通过均匀线阵获取数据后，首先需要计算克拉美罗下界(CRB)曲线作为理论性能基准，这对评估参数估计精度至关重要。针对旋转机械的振动信号，采用二维全息谱技术进行可视化呈现，相比传统频谱能更直观展现故障特征。

特征提取环节创新性地引入CbCr色彩空间的椭圆聚类算法，该算法将振动信号映射到色度平面后，通过椭圆边界拟合实现故障特征的自动分割。在参数提取过程中，部分子空间法发挥了关键作用，能够从噪声背景中有效分离出信号子空间，特别适合处理强干扰下的机械振动信号。

整个系统流程还包含经典的频谱分析与数字滤波环节，通过多级滤波消除谐波干扰，确保后续处理的信号质量。这种将色彩聚类与传统信号处理结合的方法，为旋转机械故障诊断提供了新的特征提取视角。