一个自适应滤波算法例程

资 源 简 介

一个自适应滤波算法例程

详 情 说 明

自适应滤波算法是一种能够根据输入信号特性自动调整参数的智能滤波技术。在旋转机械监测领域，该算法通过神经网络控制实现了对振动信号的精准分析。

核心算法通过二维全息谱计算分解机械振动特征，可提取面积、周长、矩形度等几何特征参数。这些参数反映了转子系统的运行状态，特别是当不同频率成分构成调制信号时，算法能有效分离载波与边频成分。

仿真过程中，系统动态调整滤波器系数以匹配信号特征，时域波形图清晰展示滤波前后的冲击成分衰减效果，频域图则突出了特征频率的能量聚焦。这种时频联合分析方法为旋转机械故障诊断提供了高分辨率的特征提取手段。

该例程的独特价值在于将传统信号处理与神经网络控制相结合，通过自适应学习机制持续优化滤波性能，特别适用于变转速工况下的机械状态监测。