将EMD分解得到的峭度值最大的三个IMF分量作为CNN的多通道输入进行故障诊断的matlab代码
时间: 2023-03-12 08:47:12 浏览: 125
答:可以使用以下MATLAB代码来实现:cnn_input = emd(signal);[~,index] = maxk(cnn_input,3);cnn_input = cnn_input(index);net = cnn(cnn_input);prediction = net(signal);
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采用EMD经验模态分解将信号分解为IMF后,对分解后的信号进行最大值,最小值特征提取。matlab代码
以下是采用EMD经验模态分解将信号分解为IMF后,对分解后的信号进行最大值,最小值特征提取的matlab代码:
% 读取信号并进行EMD分解
signal = load('signal.mat');
signal = signal.signal;
[imf,~] = emd(signal);
% 计算每个IMF的最大值和最小值
max_values = zeros(size(imf,1),1);
min_values = zeros(size(imf,1),1);
for i=1:size(imf,1)
max_values(i) = max(imf(i,:));
min_values(i) = min(imf(i,:));
end
% 输出结果
disp('IMF的最大值:');
disp(max_values);
disp('IMF的最小值:');
disp(min_values);
emd分解后imf分量峭度计算
EMD(经验模态分解)和IMF(固有模态函数)是一种分解时间序列信号的方法,用于提取相互独立的成分。其中IMF是由EMD分解得到的一系列局部振动数据。
IMF分量的峭度是用来评估数据分布的度量。峭度是指数据的分布形态的陡峭程度。具有高峭度的分布是高度集中的,其值更接近分布的最大值;具有低峭度的分布相对更平缓,更为分散。
对于EMD分解得到的IMF分量,可以通过计算峭度来判断分量的分散程度和局部振动的陡峭程度。峭度的计算方法是将数据的4阶矩平均归一化后减去3的平方,即:
峭度 = (四阶中心距 / (二阶中心距)^2) - 3
其中,中心距度量的是数据的偏差程度,k阶中心距定义为:
中心距 = E[(X-μ)^k]
其中μ为分布的平均值,E表示期望值。对于IMF分量,通过计算峭度可以得到其分布形态的陡峭程度和方向,有助于更好地理解和分析信号的特征。