STFT譜圖深度學(xué)習(xí)整理

1、STFT譜圖深度學(xué)習(xí)整理STFT譜圖的繪制什么是STFT變換？有哪些參數(shù)？含義分別是什么？還有哪些其他的時(shí)頻域變換方 法，優(yōu)缺點(diǎn)是什么？為什么數(shù)據(jù)的損傷特征會表現(xiàn)在譜圖上？為什么數(shù)據(jù)的擴(kuò)增不 會改變損傷的程度？St STFT變化即短時(shí)傅里葉變換，由傅里葉變換衍生而來。傅里葉變換是將信號從時(shí) 域轉(zhuǎn)換到頻域，使得信號的頻域分析成為可能。但是傅里葉變換是一種整體變換， 無法體現(xiàn)信號的頻譜隨時(shí)間的變換趨勢。典型的傅里葉頻譜圖如下圖所示。不包括時(shí)間上頻率變化的信息。傅里葉變換的公式如下式。FIG = f（.t）edtSTFT =（3,r）i - ?。?（）-山山增加了一個(gè)g*窗函數(shù)，它是對稱函數(shù)。一個(gè)周

2、期上的模為 1。通過時(shí)間窗函數(shù)對 信號進(jìn)行截?cái)?，在每一個(gè)被截?cái)嗟臅r(shí)域信號內(nèi)進(jìn)行傅里葉變換。 不斷移動時(shí)間窗的 中心，對所有的時(shí)域信號分析完成后對頻譜情況進(jìn)行集合。STFT可以對非平穩(wěn)信號進(jìn)行損傷識別，但是傅里葉變換只能識別平穩(wěn)信號的損傷信息。（什么是平穩(wěn)信號？什么是非平穩(wěn)信號？）STFT變換的主要參數(shù)有：窗函數(shù)的時(shí)長t,窗函數(shù)的中心頻率 w,窗函數(shù)移動的時(shí)間不長dt和dw,時(shí)間分辨率和頻率分辨率不可能同時(shí)取到最佳值。常見的窗函數(shù) 有矩形窗、漢寧窗、海明窗、布萊克曼窗、三角窗、高斯窗等、短時(shí)傅里葉變換的缺點(diǎn)是不具備適應(yīng)性，即窗函數(shù)一旦選定，就無法改變時(shí)間尺度即分辨率，想要更改分辨率就需要重新選擇

3、窗函數(shù)。（why?更改窗函數(shù)的時(shí)長？也算改變了窗函數(shù)嘛？）STFT是最簡單的聯(lián)合時(shí)頻域分析方法。也是線性時(shí)頻域分析方法。其他的信號時(shí)頻域分析方法有：小波變換和希爾伯特黃變換。小波變換可以在時(shí)域和頻域兩個(gè)尺度上對信號進(jìn)行分析，小波變換具有多分辨性，也叫多尺度特征，通過適當(dāng)選擇尺度因子和平移因子，可以得到一個(gè)伸縮窗函數(shù)， 因此具有在時(shí)域和頻域都具有表征信號局部特征的能力。小波變換的計(jì)算方法如下式所示:STFT和小波變換都需要選擇基函數(shù)，不具備自適應(yīng)性，小波變換相較于 STFT具有多尺度特性。，基于EMD和希爾伯特變換的時(shí)頻分析具有自適應(yīng)性，不用選擇基函數(shù)。該方法可以很好的用來分析非線性非平穩(wěn)信號的

4、時(shí)頻分布，反映結(jié)構(gòu)的損傷。希爾伯特變換是在相同域內(nèi)做變換，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法認(rèn)為任何信號都由一組固有震動模式構(gòu)成， 該信號可以分解為若干固有模式函數(shù)。，結(jié)構(gòu)的損傷帶來結(jié)構(gòu)固有屬性的變化，比如頻率，振型等。通過時(shí)頻域分析可以看出頻率的變換，在健康狀態(tài)和損傷狀態(tài)下的頻率分布不同。數(shù)據(jù)的來源與擴(kuò)增；使用 MATLAB實(shí)現(xiàn)STFT變換的代碼；是不是可以把模擬的數(shù)據(jù)也用于STFT分析？MATLAB默認(rèn)的窗是海明窗圖片深度學(xué)習(xí)的識別什么是深度識別？與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪里？用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行損傷識別的優(yōu)勢在 哪里？下一步應(yīng)該怎么做？4 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展后期階段，機(jī)器學(xué)習(xí)早起主要是淺層學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，包括BP神經(jīng)網(wǎng)

5、絡(luò)、支持向量機(jī)等。深度學(xué)習(xí)主要包括：自動編碼機(jī)、稀疏編碼 機(jī)、RBM （限制波爾曼機(jī)）。多個(gè)RBM疊加形成了 DBM （深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)）。4 典型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。深度學(xué)習(xí)在圖像、聲音識別方面非常強(qiáng)大。結(jié)構(gòu)損傷后，STFT譜圖會發(fā)生變化，健康狀態(tài)和損傷狀態(tài)的譜圖不一 樣，這個(gè)差別可以使用深度學(xué)習(xí)來識別。建立一個(gè)完善的數(shù)據(jù)庫。4 下一步應(yīng)該完善數(shù)據(jù)庫。包括不同損傷類別，不同損傷程度，不同構(gòu)件類別等。充分利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和有限元模擬增加擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫。 可以把labview和matlab結(jié)合成一個(gè)平臺或者插件。開發(fā)前端的可穿戴式傳 感器，實(shí)際監(jiān)測后直接出結(jié)果判定損傷程度在哪一類。直接出分析報(bào)告

6、和損傷成像的圖片。4 將譜圖進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)， 數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法主要有：對原始信號加噪聲， 對譜圖加噪聲，圖片偏轉(zhuǎn)，裁切，縮放等。4 將增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)圖片按照健康狀態(tài)和損傷狀態(tài)分為兩個(gè)文件夾。選用alexnet框架進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。更改 Alexnet最后三層，即輸出層，全連接層和softmax對于CLT板的導(dǎo)波試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行 STFT譜圖變換及深度學(xué)習(xí)圖像識別。試驗(yàn)概況采集到的數(shù)據(jù)簡介（數(shù)量，采集頻率，發(fā)射信號頻譜等）STFT變換的參數(shù)選取及譜圖示例數(shù)據(jù)擴(kuò)增的幾種方法及程序深度學(xué)習(xí)的框架簡介，網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)深度學(xué)習(xí)的結(jié)果試驗(yàn)概況試驗(yàn)在同濟(jì)大學(xué)結(jié)構(gòu)防災(zāi)減災(zāi)工程系 B204完成。CLT木板為教研室Alex試驗(yàn)中多

7、余的 木材。試驗(yàn)中在CLT木板的上表面人為造成裂縫損傷， 損傷程度。試驗(yàn)用到的設(shè)備如下 表所示。Output Input 1CLT 木板(35cm x30cm X10.5cm)米集H3 NI6366PZT片LabVIEW 終端傳感器的排布如下圖工況設(shè)置如下表所示:基準(zhǔn)狀態(tài)Case1Case2Case3Case4自然狀態(tài)Input 1+2cm微小裂縫Input 1+2cm較大裂縫Input 1+2cm 較大裂縫+小裂縫Input 2+2cm 較大裂縫+小裂縫對采集到的試驗(yàn)信號進(jìn)行小波能量法分析，得到不同工況的損傷因子如下圖所示。由上圖可知：1）波的總能量隨著損傷程度的增加而遞減。Case4中，信

8、號需要傳遞通過 CLT板間裂縫，基本沒有信號能量。2）損傷因子隨著損傷程度增加而增加。Case4中，損傷因子已接近為 1。注：損傷因子采用小波能量法。導(dǎo)波探傷可以有效的識別CLT木板表面微小裂縫損傷，小波能量在表征損傷程度上是可行的。（問題是Case4這個(gè)裂縫是任何新制造出來的CLT都會有的裂縫嘛？還是因?yàn)榉胖眠^久產(chǎn)生的干燥裂縫） 如果是CLT板因?yàn)橹圃旃に嚩a(chǎn)生必然存在的裂縫， 那么這 個(gè)方法就失效了，不能實(shí)現(xiàn)跨條帶的損傷識別， 只要波跨越條帶間隙傳播， 則損傷因子 已然達(dá)到1.工 采集到的數(shù)據(jù)簡介信號采用PZT發(fā)射和采集，連接 Labview程序面板，進(jìn)行操作。激勵信號為掃頻波信 號，采集

9、卡的設(shè)置見下圖目前實(shí)現(xiàn)功能是單發(fā)單收，發(fā)射掃頻波。input rate（采樣頻率），單位為 點(diǎn)數(shù)/秒（現(xiàn)在設(shè)置的為2000000 ,是儀器最大采樣頻率）2MS/s/ch,每個(gè)通道，每秒鐘，采集200萬個(gè)樣本點(diǎn)。 （奈奎斯特采樣定理）在高頻率段和低頻率段，采集信號時(shí)的采樣頻率要求，|本文采用67 倍（一般為10倍）采樣時(shí)間為1秒鐘，數(shù)據(jù)分兩次存入 txt文件。（即0-0.5S和0.5-1.0S兩個(gè)文件）S STFT變換的參數(shù)選取及譜圖示例STFT變換采用matlab自帶的函數(shù)進(jìn)行，程序代碼如下圖所示：3Ftextxsad C Heal th. txt J ;fs = 2000000;t=x i：

10、,1）：s=x（:,2）:易繪制STFT頻譜圖figureLS, F, T = spectrogramfxi 256,200, 256, fs）;helpuiCWTTiineFreqPlot （S7 T, F,r surf1 T SIFT of Health Stcotids /）figu工Ht- - tij. jj. 3 .saveas （gcf. figiirenaw ）;其中，第一個(gè)參數(shù) x為信號的值（無時(shí)間列）；第二個(gè)參數(shù)256代表著窗函數(shù)的時(shí)域長度；第三個(gè)參數(shù)為每次移動窗函數(shù)之間重疊的長度；第四個(gè)參數(shù)為在窗函數(shù)長度內(nèi)進(jìn)行一次傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)；最后一個(gè)參數(shù)是信號的采樣頻率。對激勵的掃頻

11、信號和健康狀態(tài)下的信號進(jìn)行STFT變化，如下圖所示。日L1 , E 書圖a,激勵信號（掃頻波的 STFT譜圖）圖b健康匡泰下接收器信號的譜圖-3勺叫KM值圖c損傷因子接近為1時(shí)接收信號的譜圖1 數(shù)據(jù)擴(kuò)增的幾種方法及程序?qū)?shí)際采集到信號進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增，達(dá)到一定的樣本數(shù)量， 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)擴(kuò)增采用方式有：對實(shí)際采集到的信號（txt格式）進(jìn)行加噪處理。信噪比 SNR的范圍對于健康狀態(tài)設(shè)置為1525 ,損傷狀態(tài)設(shè)置為 5060 ;加噪的程序如下圖所示|cLear allx=textread Health. txt);%以for,定范田的信噪比生成信號1=15:25y=awgn (x(:, 2), i

12、 oeasured9 ) ;為加入一定信噪比的白噪聲 filename-L Health nuraSstr :.txt;fid=fopen(fileiiaiie, A ) .T=x(：, 1);y=ti yl ；叫 nJSize (y);for 號二：mfor t=l：nfprintf (fid, y(s, t);endfprintf(fid,rn );endfclose(fid);end對原始的STFT譜圖進(jìn)行加噪處理，分別加高斯白噪聲和海鹽噪聲。高斯白噪聲設(shè) 置為均值為0 ,方差為0.020.06 ;海鹽噪聲密度設(shè)置為0.0020.006.對原始的STFT譜圖進(jìn)行裁切，crop。對 的STFT譜圖進(jìn)行抖動。將以上所有 圖片分為兩個(gè)文件夾保存，一個(gè)為損傷因子為0文件夾，一個(gè)為損傷因子為1文件夾。4 深度學(xué)習(xí)的框架簡介