56、滑动奇异谱熵方法及其在软件安全评估中的应用

滑动奇异谱熵方法及其在软件安全评估中的应用

在信号处理和软件安全评估领域，有两种重要的技术值得深入探讨，一是滑动奇异谱熵方法用于信号特征提取，二是结合静态分析和故障注入的软件安全评估框架。下面将详细介绍这两种技术。

滑动奇异谱熵方法在信号特征提取中的应用

在信号处理中，从复杂信号里提取有用的冲击信号是一项具有挑战性的任务。原始信号通常包含大量噪声和干扰，使得冲击信号难以识别。而滑动奇异谱熵方法为解决这一问题提供了有效的途径。

弱冲击信号提取示例

通过对正弦信号和混沌信号的处理，我们可以看到滑动奇异谱熵方法的有效性。以混沌信号为例，利用龙格 - 库塔积分方法，由杜芬微分方程生成混沌信号：
$\ddot{x} + 0.2\dot{x} - x^3 + x = 40\cos t$
对该混沌信号进行归一化处理后，加入冲击信号$p(t) = 0.1e^{-5t}\sin(10\pi t)$。从图中可以明显看出，在原始信号中很难分辨出冲击信号，但经过处理后的信号则能清晰地显示出冲击信号。

这种方法基于相空间重构，将相空间划分为正交子空间，从而将时间序列分离成不同的分量。这能够清晰地表达吸引子在高维空间中的相对位置，因此对非线性和非平稳信号具有良好的处理效果。

故障齿轮振动信号特征提取

在机械故障诊断中，当齿轮和轴承等机械部件出现故障时，采集到的振动信号通常会混合有周期性冲击信号。通过上述模拟结果可知，滑动奇异谱熵方法可以提取隐藏的特征信号。

在实验中，使用由电机、减速器和磁粉制动器组成的机械驱动系统故障实验仪器采集信号。驱动系统在空载状态下工作，减速器为单级减速，主