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Python在振动信号处理中的应用（六）：振动信号时域特征提取

文章目录

  • 一、概述
  • 二、算法原理
    • 2.1 概率分布函数和概率密度函数
      • 2.1.1 概率分布函数
      • 2.1.1 概率密度函数
    • 2.2 均值、均方根值及方差
    • 2.3 相关函数
      • 2.3.1 自相关函数
      • 2.3.2 互相关函数
  • 四、python代码实现
  • 五、TIPS

一、概述

  在振动信号大数据应用过程中，通常需要提取信息的特征数据。对于振动信号来说通常我们采用信号处理方法来得出相关振动信号的特征，用于进行大数据分析计算。
  振动信号常用的时域信号特征包括：概率分布函数、均值、均方根值、方差、自相关函数和互相关函数等，本章将分别讲解这几种常用特征，并采用python代码进行实现。

二、算法原理

2.1 概率分布函数和概率密度函数

2.1.1 概率分布函数

  随机振动信号的概率分布函数是指一随机振动是

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