Engee 文档

[医]光谱学

信号和频谱图的频谱熵。

库::`工程师`

语法

函数调用

  • spectralEntropy（___;<参数:out>=:情节) -绘制光谱熵。 您可以指定上述任何语法选项的输入组合。

    • 如果输入信号在时域中，则谱熵图被绘制为时间的函数。

    • 如果输入信号在频域中，则根据帧号绘制频谱熵图。

争论

输入参数

# x 是 时域或频域中的输入信号

+ 列向量 | 矩阵

Details

时域或频域的输入信号，指定为矢量或矩阵。 x 它必须是实质性的。

口译笔译 x 功能取决于形式 [参数:f].

有关信号区域规范和有效语法的详细信息，请参阅信号域的频谱熵规范。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# f 是 采样频率(Hz)或频率矢量(Hz)
1 （默认情况下）| 标量,标量 | 向量资料

Details

采样率(Hz) 或频率（Hz）的向量，分别指定为数字标量或向量。 口译笔译 [参数:x] 功能取决于形式 f:

  • 如果 f -数值标量，函数 spectralEntropy 口译 [参数:x] 作为时域中的信号，以及 f -以Hz为单位的采样率。 在这种情况下 [参数:x] 必须是实向量或矩阵。 如果 [参数:x] -矩阵, spectralEntropy 将列解释为单独的通道。

  • 如果 f -数值向量，函数 spectralEntropy 口译 [参数:x] 作为频域中的信号，以及 f -作为与线路相对应的以Hz为单位的频率矢量 [参数:x]. 在这种情况下 [参数:x] 必须是一个真正的大小数组 ，在哪里 -指定频率下的频谱值数目 f, -个别光谱的数目，以及 -通道数。

    行数 [参数:x] 必须等于元素的数量 f.

有关信号区域规范和有效语法的详细信息，请参阅信号域的频谱熵规范。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

名称-值输入参数

将可选参数对指定为 名称，值，在哪里 姓名 -参数的名称，以及 价值 -适当的值。 名称-值参数应该放在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

使用逗号分隔名称和值，以及 姓名 把它放在引号里。

如果指定"name-value"类型的其他参数，则函数 spectralEntropy 它可能会忽略指定的值或给出错误。 有关信号区域规范和有效语法的详细信息，请参阅信号域的频谱熵规范。

季节性区域

# 窗口 — 时域中使用的窗口

+ rectwin(圆形(f*0.03)) （默认情况下）| 向量资料

Details

时域中使用的窗口，定义为实向量。 矢量元素的数量必须在范围内 [1,尺寸(<参数:x>>,1)]. 矢量元素的数量也必须更大。 [参数：超长]. 如果论点是 窗户 未指定，功能 spectralEntropy 使用拆分窗口的长度 [参数:x] 成八个重叠段。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# 超长 — 相邻窗口之间重叠的样本数

+ 圆(f*0.02) （默认情况下）| 非负标量

Details

相邻窗口之间重叠的样本数，设置为范围内的整数 [0,大小(<参数:窗口>>,1)). 如果论点是 超长,超长 未指定，功能 spectralEntropy 使用提供的值 50 段之间的%重叠。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# FFTLength — DFT中的元素数

+ numel(窗口) （默认情况下）| 正整数标量

Details

用于计算窗口输入样本的DFT的元素数，设置为正整数标量。 如果没有给出参数, N.长度,长度 默认情况下，它等于 [参数：窗口].

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# 光谱类型 — 频谱类型

+ "权力" （默认情况下）| "幅度"

Details

指定为的频谱类型 "权力" 或 "幅度":

  • "权力" -为单侧功率谱计算谱熵;

  • "幅度" -为单侧振幅谱计算谱熵。

数据类型

字符串</无翻译>

时域和频域

xref/# 范围 — 频率范围(Hz)

+ [0，f/2] （默认情况下）| 双元素向量是一个字符串

以Hz为单位的频率范围，定义为一个双元向量，是一串范围内不断增加的实数值 [0,[参数:f]/2].

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# 出 — 输出数据的类型

+ :数据 （默认情况下）| :剧情

Details

输出数据的类型:

  • :数据 -函数返回数据;

  • :剧情 -函数返回一个图形。

输出参数

# se — 光谱熵

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵

Details

作为标量、矢量或矩阵返回的频谱熵。 每行 东南 对应于窗口的频谱熵 [参数:x]. 每列 东南 对应独立的信道。

此外

光谱熵

Details

信号的频谱熵（SE）是其频谱功率分布的度量。 这个概念是基于香农熵，或信息熵，在信息论。 SE将信号功率在频域中的归一化分布视为概率分布，并计算其香农熵。 在此上下文中，香农熵是信号的频谱熵。 此属性可用于在故障检测和诊断期间提取特征[2],[1]。 SE还广泛用作语音识别[沈，[3]]和生物医学信号处理[vakkuri，[4]]中的特征。

谱熵方程遵循功率谱方程和信号概率分布方程。 为信号 功率谱为 ，在哪里 -离散傅立叶变换 . 概率分布 在这种情况下，它等于

光谱熵 计算如下

配给:

哪里 -频率点的总数。 分母 它表示白噪声的最大频谱熵，在频域上均匀分布。

如果已知时频功率谱图 ，则概率分布采取形式

谱熵仍然等于

从给定的时频功率谱图计算瞬时谱熵 ，一次概率分布 同样

那么一次的频谱熵为 等于

信号域的频谱熵规范

Details

您可以指定在时域或频域的信号，和功能 spectralEntropy 返回指定信号的频谱熵。 根据信号区域，您可以指定以下输入参数和语法。

面积 [参数:x] [参数:f] 可接受的语法 有效的名称-值参数

临时性的

列向量

矩阵

数字标量（采样率）

光谱(x,f)

[参数：窗口]

[参数：超长]

[参数：FFTLength]

[参数：光谱类型]

[参数：范围]

频率

矩阵

大小的数组

矢量从 元素（频率向量）

光谱(x,f) spectralEntropy(x,f,t)

[参数：范围]

算法

该函数计算光谱熵，如[5]中所述:

哪里

  • -bin中的光谱值 ;

  • 和 -bins中的波段边界，用于计算光谱熵。

文学作品

  1. Pan,Y.N.,J.Chen,And X.L.Li."Spectral Entropy:A Complementary Index for Rolling Element Bearing Performance Degradation Assessment."_机械工程师学会的过程，C部分：机械工程科学杂志。_卷。 223，2009年第5期，第1223-1231页。

  2. Sharma，V.和A.Parey。 "使用各种状态指示器进行齿轮故障诊断的综述。"_Procedia工程。_卷。 144，2016，第253-263页。

  3. 沈，J.，J.Hung和L.Lee。 "鲁棒的基于熵的端点检测，用于嘈杂环境中的语音识别。"_ICSLP。_卷。 98，1998年11月。

  4. Vakkuri，A.，A.Yli-Hankala，P.Talja，S.Mustola，H.Tolvanen‐Laakso，T.Sampson和H.Viertiö‐Oja。 "时频平衡光谱熵作为七氟烷，丙泊酚和硫喷妥麻醉期间中枢神经系统麻醉药物作用的量度。"_acta Anaesthesiologica Scandinavica._卷。 48，编号2，2004，第145-153页。

  5. Misra，H.，S.Ikbal，H.Bourlard和H.Hermansky。 "基于频谱熵的鲁棒ASR特征。"2004IEEE声学，语音和信号处理国际会议。