基于STFT特征筛选的工业信号稀疏随机模态分解方法

    公开(公告)号:CN118171091A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410215285.4

    申请日:2024-02-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于STFT特征筛选的工业信号稀疏随机模态分解方法,包括:将待分解的工业信号作为输入信号,先计算其一段时间的采样值,然后计算其STFT结果;在STFT筛选下生成一定量的随机时间点和随机频率点;根据随机时间点和随机频率点构建随机特征矩阵;根据输入信号和随机特征矩阵建立基追踪去噪问题;使用最小二乘求解器求解基追踪去噪问题,获得每个随机特征的权重系数;利用DBSCAN算法对非零权重的稀疏特征聚类分类;对每一类的随机特征重构出一个信号模态,获得该工业信号模态的重构结果。利用本发明,可以对含多种模态的复杂信号进行高精度的模态分解。

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