Pyhon在振动信号处理中的高级应用（六）：基于AR模型的线性降噪

最新推荐文章于 2024-04-08 17:06:15 发布
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分类专栏： Pyhon在振动信号处理中的高级应用 文章标签： python 算法
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本文介绍了自回归模型(AR)在振动信号处理中的应用，通过使用AR模型预测信号的确定性部分，进而减去这一部分以实现噪声分离。文章详细阐述了算法原理并提供了Python实现。

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Python在振动信号处理中的应用（三）：振动信号频域滤波处理
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Python在振动信号处理中的应用（十三）：信号的延时处理
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Pyhon在振动信号处理中的高级应用（八）：主分量分析（PCA）噪声压缩
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文章目录一、概述二、算法原理三、python实现四、Tips 一、概述   主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，也可以理解为将原信号进行压缩。   在对原信号进行PCA压缩的过程中，噪声也同样被压缩，再对PCA结果重新恢复时，因为PCA过程保留了原信号主成分，因此信号主要特征得到了保留，而噪声信号已被压缩而无法恢复，这就是PCA去噪的原理。 二、算法原
利用python处理振动数据，傅里叶变换（一）
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平时工作中测试NVH，一般使用PAK统来进行数据的采集和分析，但由于软件license限制原因，在不同的电脑上工作会很不方便。 这里介绍下如何用python来处理振动数据。数据来源于一次固有频率测试，信号接收器为麦克风，数据采集设备为MKII，用PAK导出了原始的时间振动采集数据，采样频率为102400赫兹。 首先是导入模块与文件： '''Fourtran''' '''Author:jAEgerr...
python处理扭振信号
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振动信号频域图绘制函数（python版）
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在实际应用中，不免会看时域图和频域图，封装了绘制时域图和频域图程序，方便调用。
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第 37 卷 第 4 期 2015 年 8 月 电气电子教学学报 JOUＲNAL OF EEE Vol． 37 No． 4 Aug． 2015 收稿日期:2014-11-12; 修回日期:2015-03-13 基金项目: 山西省高等学校科技创新项目( 2013163) ; 山西省科技攻关项目( 20140321010-02) 第一作者: 张俊生( 1981-) ，男，硕士，讲师，主要从事数字信号处...
homework6_2_lms算法_AR模型噪声_自适应信号处理_
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matlab在振动信号处理中的应用源程序
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本资源为matlab在振动信号处理中的应用的源程序，直接可用
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本程序是基于王济 胡晓振动信号处理中的所有程序代码，程序都已调通，请放心下载使用。
高斯白噪声通过一阶AR模型matlab仿真
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上谱估计课程的时候接触了一点AR模型和相关知识，但当时只会用matlab已经有的函数去估计现有信号的功率谱，不知道怎么获取通过AR模型的信号。 好傻啊，之前一直想着是不是matlab有什么工具箱函数之类的可以直接产生通过AR模型的信号，甚至还花钱下载了别人的代码，结果也没啥用...还是得靠自己。 一阶AR模型可以表示为， 当a的绝对值小于1的时候，表示信号是平稳的，u(t)表示高斯白噪声。 %% 高斯白噪声通过一阶AR模型 clear all; close all; clc; N=10.
python实现AR(auto regression)自回归模型降噪的原理和对应代码
u010542847的博客
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10-07 5722
文章目录一、概述二、算法原理三、python代码实现3.1 构造模拟信号3.2 编写平滑处理代码3.3 展示算法效果 一、概述   通过采集仪和传感器采样得到的振动信号数据往往叠加有噪声信号。噪声信号除了有50Hz的工频干扰及其倍频程等周期性的干扰信号外，还有不规则的随机干扰信号。由于随机干扰信号的频带较宽，有时高频部分所占比例较大，是的采集得到的振动曲线呈现较多毛刺。为了削弱干扰信号的影响，提高曲线光滑度，常常需要对采样数据进行平滑处理。   此外，数据平滑还有一个特殊用途，即消除信号的不规则趋势项。在振
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时间序列分析 时间序列是按照时间顺序，按照一定时间间隔取得的一系列观测值 怎样做时间序列分析 时间序列分析尝试找出序列值在过去呈现的特征模式，假定这种模式在未来能够持续，进而对未来进行预测 时间序列基本特征：趋势性，序列相关性，随机性 时间序列模型预测方法：算术平均法，移动平均法，加权移动平均法，指数平滑法，自回归法和移动平均法（ARIMA） ARIMA模型优点：信息浪费最少，集趋势性，相关性和随...
python实现各种滤波降噪
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt ######## 四个不同的滤波器 ######### img = cv2.imread('money_t.jpg') # 均值滤波 img_mean = cv2.blur(img, (5,5)) # 高斯滤波 img_Guassian = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) # 中值滤波 img_median = cv2.medianBlu
python图像降噪
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任务描述 背景 　　图像在数字化和传输等过程中会产生噪声，从而影响图像的质量，而图像降噪技术可以有效地减少图像中的噪声。如下图所示，左图是一幅包含噪声的图像（图中的黑点即为噪声），右图是降噪后的结果（黑点显著减少）。 中值滤波是一种常用的图像降噪方法，对于一幅带噪声的图像 1（设分辨率为 w×h），降噪方法如下： 　　1）将图像1转换成灰度图，仍称为图像1； 　　2）新建图像2，图像2为灰度图，分辨率与图像1相同； 　　3）对于图像 1 中坐标为 (x,y) 的像素 p，求 p 的中值 c，然后将图像 2
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Python在振动信号处理中有广泛的应用。振动信号处理是研究和分析机械、结构等系统在运动过程中产生的振动信号。Python作为一种通用的编程语言，提供了丰富的振动信号处理工具和库，方便了工程师和研究人员对振动信号...
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