【1區SCI】Fusion entropy融合熵，多尺度，復合多尺度、時移多尺度、層次 + 故障識別、診斷-matlab代碼

引言

2024年9月，研究者在數學領域國際頂級SCI期刊《Chaos, Solitons & Fractals》（JCR 1區，中科院1區 Top）上以“Fusion entropy and its spatial post-multiscale version: Methodology and application”為題發表最新科學研究成果。提出了全新的特征提取方法，Fusion entropy，融合熵，并將其應用于Southeast University Bearing 、Gear Dataset的特征提取與故障識別。結果表明，該方法具有較好的穩定性、計算效率和識別能力。此外，與五種熵相比，在信號特征提取方面具有顯著優勢。

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本文?復現了?Fusion entropy，融合熵，并將其擴展到 5種 多尺度（部分暫無任何文獻應用報道，屬全球首創），可用于分析一切時間序列中，如：電能質量數據、振動數據、風速、功率、聲音、溫度、交通、水流、地震波、心率、腦電、肌電、金融等等，您能想到的時間序列皆有可能。知道的人很少很少，發文章全憑眼疾手快，趕快應用到自己的研究領域吧。參考其他熵，發個二/三區SCI沒有任何問題，運氣好一區也能行，水個中文核心更是不在話下。

1.融合熵(Fusion entropy)

2.多尺度融合熵(Multiscale?Fusion entropy)

3.復合多尺度融合熵(Composite multiscale?Fusion entropy)

4.精細復合多尺度融合熵(Refined Composite multiscale?Fusion entropy)

5.時移多尺度融合熵(Time-shift multiscale?Fusion entropy)

6.層次融合熵(Hierarchical?Fusion entropy)

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Fusion Entropy利用時頻變換和灰度映射有效準確地捕捉信號時頻復雜度，其具體計算步驟如下：

第1步：一維時間序列通過短時傅里葉變換得到矩陣X，并計算對應的對數譜矩陣譜圖

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第2步：對數譜矩陣H進行歸一化：

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第3步：歸一化譜矩陣通過灰度映射變換成灰度矩陣

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第4步：計算灰度矩陣中每個灰度出現的概率 和 最終熵值：

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Fusion Entropy 計算過程

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在兩組實際機械故障信號實驗表明，與其他多尺度熵形式相比，在機械信號特征提取方面具有顯著優勢。

特征分布

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參考文獻

Li Y , Ding Q .Fusion entropy and its spatial post-multiscale version: Methodology and application[J].Chaos, Solitons and Fractals: the interdisciplinary journal of Nonlinear Science, and Nonequilibrium and Complex Phenomena, 2024, 186.DOI:10.1016/j.chaos.2024.115345.

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