分数阶傅里叶变换-希尔伯特-黄变换-变分模态分解数据集FC1-CEEMDAN-VMDDataset-xiaolibaibai
数据来源：互联网公开数据
标签：信号处理，数据集，时频分析，希尔伯特-黄变换，变分模态分解，分数阶傅里叶变换，振动分析，工业监测
数据概述： 该数据集包含通过分数阶傅里叶变换（分数阶傅里叶变换），希尔伯特-黄变换（希尔伯特-黄变换）和变分模态分解（变分模态分解）方法处理后的数据，记录了多种信号处理任务中的时频分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个工业应用场景，包括机械振动监测，电力系统故障诊断等。
数据维度：数据集包括原始信号，处理后信号，模态分量，频谱特征等变量。涵盖了不同工况下的振动信号和噪声数据。
数据格式：数据提供为CSV和MAT格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于工业设备监测和实验室研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于信号处理，振动分析及工业故障诊断等领域的研究和应用，特别是在时频分析，模态分解及信号去噪等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信号处理，时频分析及振动监测等学术研究，如信号模态特征提取，故障诊断算法验证等。
行业应用：可以为机械工程，电力系统，航空航天等行业提供数据支持，特别是在设备状态监测，故障预测与诊断方面。
决策支持：支持工业设备的维护决策和故障预警，帮助相关领域制定更好的监测与维护策略。
教育和培训：作为信号处理，振动分析及故障诊断课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时频分析，模态分解及信号处理技术。
此数据集特别适合用于探索工业设备振动信号的时频特征与故障模式，帮助用户实现信号去噪，特征提取和故障诊断等目标，为工业监测和故障诊断提供数据支持。
