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还没看到吗。再凑近一点。反正我连读的近视眼睛都摘了，贴着屏幕都没看出来模式。信分析出了需要好数学外，还需要一副好眼睛。托尔斯泰曾经说过，幸福的家庭都一样。傅立叶方法不幸的家庭各有各的不幸。但是我们对统计学家和一百年来的各位有信心。如果看不到有效的信息，一定是我们没用对方法，或者是敌人实在太狡猾。二营长，拉出我们的意大利来。在震动信分析中，还有一个大杀器，叫做包络谱分析，对于这种有大量谐波的淹没在噪声中的信有。

　　所谓包络分析就是把信拆解成缓变和快变的过程，一般来说，快变部分往往代表着噪声，缓变部分可能才是信所在。眼睁睁地看到信分析的三板斧跳进了火坑。包络分析通用的频谱分析对震动信看起来没啥大用途。我们只要对前面的内圈信进行一个包络变换，包络信分析果然姓包，上一个姓包的名人叫包拯。在我们分析的点上，可以清楚地看到谱线。一鼓作气我们找到了震动分析的大杀器包络分析。现在，我们只需要把前面对内圈裂缝分析的内容移植到外圈之中。

　　kurtinner=kurtosisxinner)kurtinner=kurtnormal=kurtosisxnormal)kurtnormal=kurtouter=kurtosisxouter)kurtouter=再而衰，三而竭看到问题了没有，在内圈故障，正常，外圈故障三种情况下，统计分布都不一样。一鼓作气，提早下班。我去滴个眼药水再回来。理想是丰满的，现实是骨感的。我们啥也没找到。作为一个算法工程师，怎么能说不行了。

　　我们来搬出统计学看看数据的分布。指望着用同样的方法做出一样好的结果，这是在做美国白日梦。数据的峰度，代表着数据在统计分布的山峰的是否很尖。人人喜爱的高斯分布的峰度为，越大的数代表山峰很窄，尾巴很大，信集中，越小的峰度值代表山峰很宽，尾巴很小，大山里除了我军，还有大量特务。谁说统计学只能用来做和数据分析的。做信分析也很有用。一个很牛x的叫做matlab的工具里，带了更加的峰度函数叫做峰度谱分析，可以计算出不同下的峰度分布。

　　我们看一下峰度谱是啥样的作为架在马后面的那门大，果不其然，我们发现了信息原来集中在低频部分。如果有了峰度分布，如果再想不起怎么做下一步的话，大家只需要沐浴更衣，翻出信处理的课本，点柱香，磕个头。稍等一下，插个广告，磕个头就回来。信处理托梦说先设计一个滤波器，保留峰度高的部分，滤除峰度低的频段，再来一遍包络分析。胡汉三又回来了。有如神助。信分析三板斧观测频谱-滤波器设计-滤波，是从时间序列中提取有效信息的大杀器。

　　在传感器数据特征提取过程中，我们还会采用统计分析，频谱分析，包络分析等多种，简直不要太酸爽了。mw陈建平个人主页给ta发消息加ta为好友发表于::楼主传感器数据的重建如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。——墨菲定律我们在前面的中，给出了一个性系统的总体流程。今天，我们从数据的源头开始，讨论一下工程实现可能碰到的个问题传感器数据的重建。在性场景下，我们的处理对象都是于传感器或者其他获取的时间序列，在信处理领域叫做信。

　　而机器学习或者分析方法都是基于点没有时间轴的方法，与之大相径庭。这是由性的数据特点决定的数据来源于连续的传感器采样或者人工连续记录。我们一般习惯上称这一类的数据叫做工程数据，对应的分析方法叫工程数据分析。为了复用现有的基于点的处理方法，比如机器学习算法，我们需要把连续采样的数据按照某种方法，比如滑窗法，转化为适合于点的数据。比如图所示的信中，我们几乎无法直接观察出足够的信息。我们需要采用信分析的方法和来提取信息，常见的包括时频信分析和小波分析。

　　比如，我们可以从振动传感器中提取出机械的转动周期的随时间的变化信息，以跟踪机械设备的运转状态。figure:一对传感器信，几乎不太可能从时域信中直接得到有用的信息本文中，我们将分析非均匀采样带来的影响，并讨论如何非均匀采样和样点缺失进行信重建，如下图的绿色方框所示。一个性系统的预处理流程非均匀采样及其影响现代的信分析经过长时间的发展，几乎所有现有能用的信分析方法都基于均匀连续采样。现实工程数据中，可能出现既非均匀，又非连续的数据。

　　比如，一些历史数据是通过人工采样搜集的，采样时刻偏差几乎一定会存在。即使我们采用传感器搜集数据，也可能因为导致采样点缺失，甚至出现数据丢失。而对于精度要求较高的，温度等外界条件的变化也会导致晶振出现漂移导致采样偏差。figure:非理想采样导致的数据丢失非理想采样数据不可避免，我们需要有相应的把非均匀采样或者数据丢失引起的误差控制在的范围内。我们从一段理想信的采样分析开始，来看一看非均匀采样对后续预处理潜在的。

　　视频中，我们在khz的采样速率下，对两个理想的正弦信，分别为khz和khz进行采样，视频是对在不同的采样时间偏差正态分布下的频域的观测结果。理想采样情况下，应该是在khz和khz下的两个尖脉冲。左边的尖峰和右边的尖峰分别是没有采样下的理想信，非常尖锐，对其他的几乎都在db以下。而蓝色功率和绿色功率谱分别是在相同的采样偏差下的采样信。我们从这段视频可以观察到随着信的增加，相同采样偏差带来的信功率损失增大。