包括emd分解程序，求边际谱程序

资 源 简 介

包括emd分解程序，求边际谱程序

详 情 说 明

信号处理中的特征提取技术

EMD分解（经验模态分解）是一种自适应信号分解方法，适用于非线性非平稳信号分析。其核心思想是将复杂信号分解为有限个IMF分量，每个IMF满足极值点数量与过零点数量相等或最多相差1的特性。通过筛分过程迭代提取各阶IMF，最终获得从高频到低频的多尺度分量。

边际谱计算是在希尔伯特变换基础上进行的时频分析技术。对每个IMF分量进行希尔伯特变换后，通过幅值平方计算瞬时能量，最终将所有分量的瞬时能量叠加形成完整的时频能量分布图，这种方法相比传统频谱分析更能反映非平稳信号的时变特性。

Hilbert包络解调是故障诊断中的常用手段，特别适合提取振动信号中的冲击特征。通过对信号进行希尔伯特变换后求取解析信号的模量，可有效分离出调制信号的包络线，再对包络谱分析即可识别机械设备的故障特征频率。

小波包频带能量分析提供了比小波变换更精细的频带划分能力。通过小波包树结构对信号进行多层分解后，计算各节点对应频带的能量值，形成能量特征向量，这种特征对旋转机械的早期故障敏感度高。

K均值聚类作为无监督学习方法，常与上述特征结合使用。将提取的时频特征向量作为样本点，通过迭代优化聚类中心实现特征自动分类，可用于设备状态识别或故障模式划分。各特征提取程序配合使用，可构建完整的智能诊断系统。