如何给数据添加高斯白噪声?
在轴承故障研究中免不了要涉及到给数据主动加入噪声的情况,一般我们加的是高斯白噪声。高斯白噪声定义如下:
定义一:如果一个噪声,它的瞬时值服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
定义二:在一般的通信系统的工作频率范围内热噪声的频谱是均匀分布的,好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布那样,所以热噪声又常称为白噪声。由于热噪声是由大量自由电子的运动产生的,其统计特性服从高斯分布,故常将热噪声称为高斯白噪声。
信噪比公式如下:
在论文里我们一般按照信噪比SNR大小来给原始信号中添加白噪声,代码如下:
def awgn(x, snr):'''加入高斯白噪声 :x: 原始信号:snr: 信噪比'''snr = 10 ** (snr / 10.0)xpower = np.sum(x ** 2) / len(x)npower = xpower / snrnoise = np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower)return x + noise
我们从西储大学轴承数据中取一段时序信号:
加入噪声后是这样:
前段时间看过的论文都没有太明确说明怎么进行测试的。首先测试集应该是加噪声的,至于训练集需不需要加噪声就见仁见智了。我个人测试的结果是,训练集如果不加噪声的话效果特别差,如果加噪声的话效果就比较好接受,大家可以自己试试看。
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