降重 从时频图中提取时频脊线的本质可以看成是在每个时刻点处选择合适的频率值,并将这些频率值连成一条脊线提取出来。提高时频脊线提取准确性问题的本质就是如何确定并准确提取这些合适的频率值。在轴承故障诊断中,我们需要提取轴转速相关或故障特征频率相关的瞬时频率脊线,这些频率成分具有较大的谱能量。但由于噪声或其他不利因素的影响,提取出的频率值虽然谱能量很大,但往往不是我们所需要的频率值。“一步法”脊线提取方法由于简单直接而被广泛应用,其之所以被称为“一步法”,是因为该方法是逐点提取脊线的首先,定位一个初始点;然后,按照特定的算法向前或向后依次逐点搜索频率值。可想而知,一旦初始点提取有误差,则必然导致整个时频脊线提取错误。在一步法中还有一个缺陷,就是只能在时频分析图中提取出最大幅值的时频脊线,难以提出次明显的脊线。而且外界干扰信号会导致提取脊线有较大的误差,与预想脊线偏差较大。
时间: 2024-02-19 15:01:01 浏览: 30
降重是指在时频图中去除低能量的噪声或不重要的信息,从而提高时频脊线提取的准确性和可靠性。在时频分析中,噪声和不重要的信息往往会干扰到时频脊线的提取,使得提取出的脊线不准确或者不完整。因此,降重是时频脊线提取的一个重要预处理步骤。
在轴承故障诊断中,由于噪声和其他不利因素的影响,提取出的频率值往往不是我们所需要的频率值,这会导致时频脊线提取的误差增大。降重可以通过滤波、去噪等方法去除噪声和不重要的信息,从而提高时频脊线的提取准确性。
一步法脊线提取方法的缺陷在于,它只能在时频分析图中提取出最大幅值的时频脊线,难以提取出次明显的脊线。此外,外界干扰信号会导致提取脊线有较大的误差,与预想脊线偏差较大。为了克服这些缺陷,研究人员提出了许多改进的脊线提取方法,例如多步法脊线提取方法、基于小波变换的脊线提取方法、基于Hilbert-Huang变换的脊线提取方法等。这些方法可以更准确地提取时频脊线,并提高故障诊断的准确性和可靠性。
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从时频图中提取时频脊线的本质可以看成是在每个时刻点处选择合适的频率值,并将这些频率值连成一条脊线提取出来。提高时频脊线提取准确性问题的本质就是如何确定并准确提取这些合适的频率值。在轴承故障诊断中,我们需要提取轴转速相关或故障特征频率相关的瞬时频率脊线,这些频率成分具有较大的谱能量。但由于噪声或其他不利因素的影响,提取出的频率值虽然谱能量很大,但往往不是我们所需要的频率值。“一步法”脊线提取方法由于简单直接而被广泛应用,其之所以被称为“一步法”,是因为该方法是逐点提取脊线的首先,定位一个初始点;然后,按照特定的算法向前或向后依次逐点搜索频率值。可想而知,一旦初始点提取有误差,则必然导致整个时频脊线提取错误。在一步法中还有一个缺陷,就是只能在时频分析图中提取出最大幅值的时频脊线,难以提出次明显的脊线。而且外界干扰信号会导致提取脊线有较大的误差,与预想脊线偏差较大。 换一种方式说
,从时频图中提取时频脊线的核心问题就是如何确定每个时刻点的合适频率值,并将这些频率值连成一条脊线,以准确提取出所需的频率成分。在轴承故障诊断中,需要提取与轴转速相关或故障特征频率相关的瞬时频率脊线,但由于噪声或其他不利因素的影响,提取出的频率值往往与需求的不一致。传统的“一步法”脊线提取方法虽然简单易用,但容易出现误差,且难以提取次明显的脊线。因此,需要探索更为准确可靠的时频脊线提取方法,以满足轴承故障诊断等实际应用的需求。
jupyter notebook中的缺失数据是用问号表示的,如何将其看成缺失值进行处理
在Jupyter Notebook中,缺失数据通常用NaN(Not a Number)来表示,而不是问号。要将缺失数据看作缺失值进行处理,可以使用pandas库中的fillna()函数,将NaN替换为所需的值或用其他方法进行填充。例如,可以使用以下代码将DataFrame中的所有NaN值替换为0:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(0, inplace=True)
```
这将在原始DataFrame中用0替换所有的NaN值。您也可以使用其他值进行填充,例如平均值、中位数等。