短时傅里叶变换 时频分析 matlab 信号处理 轴承故障 故障信号

资 源 简 介

短时傅里叶变换 时频分析 matlab 信号处理 轴承故障 故障信号

详 情 说 明

短时傅里叶变换（STFT）是一种广泛应用于时频分析的信号处理技术，特别适合处理非平稳信号如轴承故障信号。在Matlab环境下，我们可以利用内置函数高效实现这一过程。

信号处理流程通常包括三个关键步骤：首先通过传感器采集原始振动信号，此时的信号往往包含大量环境噪声；然后采用数字滤波、小波变换等方法进行降噪处理；最后才是关键的故障特征提取与分析阶段。

STFT的核心思想是将长信号分割为多个短时窗口，对每个窗口进行傅里叶变换，从而获得信号频率成分随时间变化的特性。对于轴承故障诊断，这种方法可以清晰展现冲击性故障特征在时频域的表现。

信息熵和香农熵可作为辅助指标，定量评估信号复杂度，帮助区分正常与故障状态。在Matlab实现时，需要特别注意窗函数选择、重叠率设置等参数优化，这些因素直接影响时频分辨率。