一种滑动模态奇异谱-自适应时频交叉项消除优化算法(MATLAB)

moboyou 2025-05-26 16:25 44 浏览

算法通过滑动窗口奇异谱分解与动态模态匹配机制，有效抑制了Wigner-Ville分布的交叉项干扰，核心创新在于：

引入加权互相关聚类实现信号成分的物理可解释分离

采用重叠区RMS距离度量保障模态连续性

构建时频能量聚焦度评价函数指导参数优化

与深度学习结合后，可在非平稳信号特征学习和自适应参数调节方向取得突破，建议重点开发基于LSTM的窗口长度预测器和图神经网络的模态关系推理模块。未来可探索将该框架迁移至机械故障诊断中的冲击成分提取等场景。

算法步骤

结合方式	应用场景	实现方法	优势
自监督特征提取	信号模态特征学习	用SSA分解结果作为CNN输入，预训练自编码器	增强时频特征可解释性
强化学习参数优化	自适应窗口调节	构建Q-learning智能体优化(W, L, delta)参数组合	动态适应信号非平稳性
对抗式降噪	交叉项抑制增强	设计GAN网络，生成器模拟SMSSA过程，判别器区分真实/虚假WVD	提升噪声鲁棒性
注意力机制融合	多模态数据融合	用Transformer编码SSA分量，学习模态间关联权重	处理复杂干扰场景
神经微分方程	非线性信号建模	将SSA轨迹矩阵构建视为连续动力系统，用神经常微分方程优化	突破固定窗口限制

完整代码通过知乎学术咨询获取：

https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。