包络专题
希尔伯特 包络证明 未出现模态混合现象 是啥？
希尔伯特变换在信号处理中常用于求信号的包络，它是一种线性运算，能够将实数信号转换为其解析信号，即包含原信号及其希尔伯特变换的复数信号。解析信号的实部是原信号，虚部是原信号的希尔伯特变换。 包络证明 在信号处理中，"包络证明"通常指的是使用希尔伯特变换来估计信号的包络的过程，并且在这个过程中没有出现所谓的“模态混合”现象。 希尔伯特变换求包络： 信号的希尔伯特变换可以表示为解析信号的虚部，记作
【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，包络熵，散布熵，究竟实现了什么？（第六篇）——“散布熵”及其MATLAB实现
今天讲散布熵，之前用了几篇文章分别讲述了功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵、包络熵这8种类型的熵： Mr.看海：【熵与特征提取】基于“信息熵”的特征指标及其MATLAB代码实现（功率谱熵、奇异谱熵、能量熵） Mr.看海：【熵与特征提取】从近似熵，到样本熵，到模糊熵，再到排列熵，究竟实现了什么？（第一篇）——“近似熵”及其MATLAB实现 Mr.看海：【熵与特征提取】从
skimage求凸包、包络
给一幅分割 label，求某个物体的凸包（convex hull）[1]和包络（polygon）[2]，所得是一幅 0/1 的 mask。凸包、包络都是包含物体的，分别在于包络不要求凸，可以更细致地勾勒物体形状。例： 从左到右：此物体的 segmentation mask、包络 mask、凸包 mask。包络、凸包两 mask 或可用于 masked dice loss[3]。 Code
Python环境下信号的包络谱分析
通过信号的频域分析可以获得轴承振动信号在频域内的频率成分分布，即信号的频谱，从中能够提取与轴承故障相关的频率成分幅值与相位，是信号分析中最根本的方法之一。常见的频域分析方法一般有：傅里叶谱分析、解调谱分析和倒频谱分析等。 傅里叶谱分析是可以直观展示信号在整个谱频率域分布状态的方法。通过傅里叶变换后，将信号从时域转换到频域，获得信号在频域上的分布特点，从而观察信号中的频率特征。在对轴承进行故障诊断
振动解调用的包络谱计算
1缘起 在振动分析中，对于一些高频频点的分析计算，使用包络谱技术，进而得到特化谱是最适宜的。我们看matlab信号分析中提供的一个实例： https://www.mathworks.com/help/signal/ug/compute-envelope-spectrum.html 轴承故障有4个故障频点，示例中模拟了一个外圈故障的数据，然后对BPFO附近的谱线进行分解，最终用于分析的BPFO
信号处理--matlab绘制包络谱图
包络谱图是一种描述信号振动特征的频谱图，它可以显示出信号振动的主要频率成分和振幅变化情况。在机械系统故障诊断和健康监测等领域中，绘制包络谱图是一种常用的分析方法，其主要作用有以下几个方面： 检测故障特征频率：包络谱图可以清晰地显示出信号中的故障特征频率，从而帮助工程师确定机械系统故障的类型和位置。举例来说，对于轴承故障诊断来说，包络谱图可以显示轴承外圈或内圈的特征频率，进而判断轴承是否存在故障
蜣螂优化算法（DBO）优化VMD参数，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵（适应度函数可自行选择，一键修改）包含MATLAB源代码
蜣螂优化算法是华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，于2022年11月27日又提出的一种全新的群体智能优化算法。已有很多学者将算法用于实际工程问题中，今天咱们用蜣螂优化算法优化一下VMD参数。 同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看我这篇文章。西储大学轴承数
EMD+包络谱故障诊断
EMD是一种信号处理方法，用于将信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF代表信号中的一个固有振动模式。VMD在处理非平稳信号和非线性信号方面具有较好的性能。 包络谱峭度是一种用于描述信号包络频谱形状的特征。它通过对信号包络谱的谱线斜率进行测量，反映了信号包络的变化程度。结合VMD和包络谱峭度，可以提取故障声音中的有用特征。 以下是基于V
通信原理包络是什么意思_低成本太赫兹收发器传输速度达115吉比特/秒 有望用于6G通信...
太赫兹频段是一种新的频率资源，有望用于未来的超高速无线通信——如第六代(6G)通信技术。德国和美国科学家研制出一种新型低成本太赫兹接收器，由一个二极管和一个专用的信号处理器组成，能在110米范围内以115吉比特(Gb)/秒的速率、0.3太赫兹(THz)的载波频率传输数据。相关论文发表于最新一期的《自然·光子学》杂志。第五代(5G)移动通信技术之后是6G。从网络性能指标看，6G无论是传输速率、端
多平面包络的圆柱体参数估计
多平面包络的圆柱体参数估计 场景 现有多个空间平面包络一个柱体，从圆柱顶端俯视如图所示： 中心位置为圆柱实际所在位置。现在已知这些平面的参数（每个平面的方程均为ax+by+cz+d=0形式, 参数为a,b,c,d），希望求解它们包络的这个圆柱的几何信息。 分析 三维空间中，圆柱的几何信息有两类表达方式： 圆柱中轴的方向向量 ( u , v , 1 ) (u,v,1) (u,v,1)和中
54基于matlab的包络谱分析
基于matlab的包络谱分析，目标信号→希尔伯特变换→得到解析信号→求解析信号的模→得到包络信号→傅里叶变换→得到Hilbert包络谱，包络谱分析能够有效地将这种低频冲击信号进行解调提取。程序已调通，可直接运行。 54matlab包络谱分析信号解调 (xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/654e4fd7000000000f0
金豺算法优化VMD参数，六种适应度函数任意切换，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵、排列熵/互信息熵、包络谱峰值因子...
声明：对于作者的原创代码，禁止转售倒卖，违者必究！ 本期采用金豺优化算法(Golden Jackal optimization, GJO)优化VMD参数。选取六种适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。6种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵，排列熵/互信息熵，包络谱峰值因子，代码中可以一键切换。 关于优化VMD参数的更多详细内容还可以参考这一篇：运行速
《基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态的循环平稳性提取》阅读笔记及代码整理
论文阅读笔记及代码整理 《Extracting cyclo-stationarity of repetitive transients from envelope spectrum based on prior-unknown blind deconvolution technique》 代码有优化整理过，需要请下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZaTl5ht 贡献： 1.
【故障诊断】用于轴承故障诊断的候选故障频率优化克改进包络频谱研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 💥1 概述 该文讲解一种基于候选故障频率优化克（IESCFFOgram）的改
【故障诊断】用于轴承故障诊断的候选故障频率优化克改进包络频谱研究（Matlab代码实现）
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谱包络之pysptk和pyworld
谱包络之pysptk和pyworld 谱包络可以直接用于语音的合成，常用的两个计算谱包络的库pysptk和pyword。 先看看代码： 一段语音x，采样率16000Hz pysptk import pysptkframe_length = 1024hop_length = 80order = 25alpha = 0.41frames = librosa.util.frame(x,
经管博士科研基础【12】包络定理
当我们知道一个函数的最优解时，我们要求解这一个函数的值函数关于函数中某一个参数的导数，那么就可以使用包络定理。 1. 无约束条件下的包络定理 函数在其极值点处对一个参数（参数不是自变量）取偏导数的结果，等价于这个函数对其参数取偏导数，再带入极值点的结果。 2. 有约束条件下的包络定理 对与带有约束条件g(x,a)的限制，可以得到如下：
阿雪的学习记录|MATLAB绘制三维离散点包络体
没啥好说的，上代码 A=importdata('E:\各种数据集\220417\y001.txt'); B=importdata('E:\各种数据集\220417\001yy.txt');% 重新定义或者不定义都行Ax=A(:, 1);Ay=A(:, 2);Az=A(:, 3);Bx=B(:, 1);By=B(:, 2);Bz=B(:, 3);view(3)