Условный спектральный момент плотности распределения времени сигнала
Моменты частоты времени обеспечивают эффективный способ охарактеризовать сигналы, частоты которых изменение вовремя (то есть, являются неустановившимися). Такие сигналы могут явиться результатом машинного оборудования с ухудшенным или неисправным оборудованием. Классический анализ Фурье не может получить изменяющееся во времени поведение частоты. Плотность распределения времени, сгенерированная кратковременным преобразованием Фурье (STFT) или другими методами частотно-временного анализа, может получить изменяющееся во времени поведение, но непосредственно обрабатывающий эти распределения как функции несет высокую вычислительную нагрузку, и потенциально вводит несвязанные и нежелательные характеристики функции. В отличие от этого дистилляция результатов плотности распределения времени в моменты частоты времени низкой размерности предоставляет метод для получения существенных особенностей сигнала в намного меньшем блоке данных. Используя эти моменты значительно уменьшает вычислительную нагрузку для извлечения признаков и сравнения — ключевое преимущество для работы в режиме реального времени [1], [2].
Predictive Maintenance Toolbox™ реализует три ветви момента частоты времени:
momentS = tfsmoment(
возвращает условный спектральный момент xt
,order
)timetable
xt
как timetable
. momentS
переменные обеспечивают спектральные моменты для порядков, которые вы задаете в order
. Данные в xt
может быть неоднородно произведен.
momentS = tfsmoment(
возвращает условный спектральный момент вектора timeseries x
,fs
,order
)x
, произведенный на уровне Fs
. Момент возвращен как матрица, в которой каждый столбец представляет спектральный момент, соответствующий каждый элемент в order
. С этим синтаксисом, x
должен быть однородно произведен.
возвращает условный спектральный момент momentS
= tfsmoment(x
,ts
,order
) x
произведенный в то время, когда моменты заданы ts
в секундах.
Если ts
скалярный duration
, затем tfsmoment
применяет его однородно ко всем выборкам.
Если ts
вектор, затем tfsmoment
применяет каждый элемент к соответствующей выборке в x
. Используйте этот синтаксис в неоднородной выборке.
возвращает условный спектральный момент сигнала, спектрограммой степени которого является momentS
= tfsmoment(p
,fp
,tp
,order
) p
fp
содержит частоты, соответствующие спектральной оценке, содержавшейся в p
. tp
содержит вектор моментов времени, соответствуя центрам использованных для расчета кратковременных оценок спектра мощности оконных сегментов. Используйте этот синтаксис когда:
У вас уже есть спектр мощности или спектрограмма, которую вы хотите использовать.
Вы хотите настроить опции для pspectrum
, вместо того, чтобы принимать pspectrum
по умолчанию опции, что
tfsmoment
применяется. Используйте pspectrum
сначала с опциями вы хотите, и затем используете выход p
как введено для tfsmoment
. Этот подход также позволяет вам строить спектрограмму степени.
задает аргументы пары "имя-значение" использования дополнительных свойств. Опции включают централизацию момента и спецификацию предела частоты.momentS
= tfsmoment(___,Name,Value
)
Можно использовать Name,Value
с любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
tfsmoment(___)
без выходных аргументов строит условный спектральный момент. Ось X графика время, и ось Y графика является соответствующим спектральным моментом.
Можно использовать этот синтаксис с любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
[1] Loughlin, P. J. "Каковы моменты частоты времени сигнала?" Совершенствовались алгоритмы обработки сигналов, архитектура, и КСИ реализаций, продолжения SPIE. Издание 4474, ноябрь 2001.
[2] Loughlin, P., Ф. Кэкрэк и Л. Коэн. "Условный Анализ Момента Переходных процессов с Приложением к Вертолетным Данным об Отказе". Механические Системы и Обработка сигналов. Vol 14, Выпуск 4, 2000, стр 511–522.