专利名称：基于卷积神经网络和短时傅里叶变换的颤振信号分
析方法
专利类型：发明专利
发明人：郑华,段世强,赵东柱,尚亚飞申请号：CN201910997685.4申请日：20191021公开号：CN110866448A公开日：20200306
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络和短时傅里叶变换的颤振信号分析方法，利用短时傅里叶变换对实测的颤振信号进行时频分析，得到颤振信号的时频图，再利用卷积神经网络强大的图像处理能力对图像特征进行挖掘，通过全连接层和损失函数计算实现颤振特征的提取以及后续信号的分析。本发明将卷积神经网络与颤振信号的短时傅里叶变换相结合，对于实测颤振数据分析有着良好的可靠性和准确度，为进一步开展人工智能与空气弹性相结合的研究奠定了一定的基础，具有实际的工程应用价值。
申请人：西北工业大学
地址：710072 陕西省西安市友谊西路127号
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：王鲜凯
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