STFT谱图深度学习整理.docx

【STFT谱图深度学习整理】 STFT，全称为短时傅里叶变换，是傅里叶变换的一种扩展，主要用于分析非平稳信号的频谱随时间的变化。傅里叶变换虽然能提供信号的整体频谱信息，但无法揭示信号在时间上的演变。STFT通过在时域上应用窗函数，对信号进行分段处理，每一段进行一次傅里叶变换，从而得到时频分布图，能够捕获信号的动态特性。窗函数的选择对STFT的结果有很大影响，常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等，它们各自有不同的频率分辨率和时间分辨率平衡。 STFT的主要参数包括窗函数的时长`t`、中心频率`w`、窗函数移动的时间间隔`dt`和频率间隔`dw`。时间分辨率和频率分辨率是相互制约的，更精细的时间分辨率意味着更低的频率分辨率，反之亦然。例如，窗函数时长越短，能更好地捕捉瞬态变化，但牺牲了频率精度。 除了STFT，还有其他时频分析方法，如小波变换和希尔伯特-黄变换。小波变换允许在不同尺度上分析信号，具有多分辨性，而希尔伯特-黄变换则是基于经验模态分解（EMD），可以自适应地分解信号，特别适合非线性非平稳信号的分析。 在数据处理中，STFT谱图可以用于识别结构损伤。利用深度学习，如卷积神经网络（CNN），可以从STFT谱图的差异中识别出健康状态和损伤状态。深度学习相比传统机器学习，具有更强大的特征提取能力，尤其在图像识别方面表现出色。为了训练深度学习模型，需要建立包含各种损伤情况的大型数据库，并通过数据增强技术，如添加噪声、旋转、裁剪等，来扩充训练集。 实验部分涉及对CLT木板的导波试验，通过STFT变换获取损伤状态的谱图，并用深度学习进行图像识别。实验设备包括采集卡、PZT片和LabVIEW终端等，通过对不同损伤程度的木板进行测试，收集数据并进行深度学习模型的构建和验证。 STFT谱图深度学习是结合了信号处理和机器学习的技术，用于非平稳信号的分析和损伤检测，尤其在结构健康监测领域具有广泛应用前景。通过优化STFT参数、设计合适的深度学习框架和数据增强策略，可以提高损伤识别的准确性和鲁棒性。