artificial inteligence system to determine high angular frequency in matlab

资 源 简 介

artificial inteligence system to determine high angular frequency in matlab

详 情 说 明

在MATLAB中构建AI系统检测高角频率涉及信号处理与机器学习的交叉应用。高角频率通常出现在旋转机械振动分析、通信信号解调等场景，传统方法依赖傅里叶变换或小波分析，而AI方案能更智能地识别动态变化的频率特征。

核心实现思路分三步： 数据预处理阶段通过短时傅里叶变换或希尔伯特变换提取时频特征，构建包含正常/异常频率的样本库。对于非平稳信号，采用经验模态分解（EMD）可有效分离混合频率分量。

模型选择上，轻量级场景可用SVM分类器区分预设频率阈值，复杂场景则适合LSTM网络学习时序特征。对于实时性要求高的应用，可训练1D-CNN直接处理原始振动信号，省略手动特征提取步骤。

系统优化环节需特别注意样本不平衡问题——高角频率样本通常稀少，需采用SMOTE过采样或焦点损失函数。MATLAB的Classification Learner工具可快速对比不同模型的ROC曲线，而Simulink能部署训练好的模型进行在线监测。

扩展方向包括：结合迁移学习复用预训练模型处理新型设备数据，或集成数字孪生技术实现虚实结合的频率预测。这种方法的优势在于能自适应不同转速工况，比固定阈值法更鲁棒。