很好用的香农能量算法例程

资 源 简 介

很好用的香农能量算法例程

详 情 说 明

香农能量算法在旋转机械故障诊断中展现出独特优势，通过计算振动信号的时频能量分布，有效提取故障特征。其核心思想是对信号进行分段能量统计，结合小区域方差对比增强微弱故障的识别能力。

在二维全息谱计算中，该算法通过分解多通道振动信号，构建横纵坐标轴分别对应不同传感器的频谱信息，形成可直观显示故障特征的二维能量分布图。这种可视化方法使轴心轨迹异常、不对中等典型机械故障呈现明显的特征图形。

针对FMCW雷达信号处理，算法需考虑射频环境中的三种干扰： 雨衰导致的信号衰减采用动态功率补偿 多径效应通过时频联合分析抑制 阴影衰落使用滑动窗口能量均值归一化

测距测角环节融合了多种机器学习方法：最小二乘法用于线性拟合距离-频率曲线，SVM分类器处理多目标场景的角度聚类，神经网络优化非线性误差补偿，而K近邻算法作为冗余校验模块。整个系统采用定功率单环控制策略，在保证探测精度的同时实现能耗优化。

该算法框架的优势在于将传统信号处理与现代机器学习相结合，其中香农能量计算作为前端特征提取层，大幅降低了后续模式识别模块的计算复杂度。实际工程应用中，这种混合架构在保持实时性的同时，将故障识别准确率提升了约15%-20%。