首页 理论教育 重叠与步长:优化卷积神经网络的关键

重叠与步长:优化卷积神经网络的关键

时间:2023-06-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:如重叠50%,表示这一帧的信号将与下一帧的信号有50%是共用的。当步长小于帧长度时,相邻两帧数据之间有重叠;当步长等于帧长度时,相邻两帧数据之间无重叠,两帧数据刚好无缝连接;当步长大于帧长度时,相邻两帧数据之间无重叠,两帧数据之间有间隙,也就是有部分时域数据是不参与FFT计算的。若频率分辨率为1Hz,时间步长为0.5s,则重叠率为50%,因此,实质上重叠与步长只是不同的表示方式,本质上是相同的。

重叠与步长:优化卷积神经网络的关键

FFT分析只能对有限长度的时域信号进行变换,当频率分辨率确定以后,每次FFT变换的时域数据块长度是固定不变的,或者说一帧数据的长度是固定的,等于频率分辨率的倒数。因此,FFT分析所截取的时域信号长度是固定的,但每次如何截取这一段固定长度的时域信号,就可能会采用不同的方式了。常见的方式有重叠和步长(时间步长或转速步长)。

如果采用重叠的方式,通常用百分比来表示重叠,表示相邻两帧数据之间重叠的比例。如重叠50%,表示这一帧的信号将与下一帧的信号有50%是共用的。也就是第一帧的后50%作为第二帧的前50%。

如果用步长的方式,又分为时间步长和转速步长,在这以时间步长为例进行说明。我们每截取的一帧数据时间长度是固定的,但是隔多长时间截取一帧呢?这个隔多长时间截取一帧,就是所谓的步长或增量,如图3-2所示。(www.xing528.com)

当步长小于帧长度时,相邻两帧数据之间有重叠;当步长等于帧长度时,相邻两帧数据之间无重叠,两帧数据刚好无缝连接;当步长大于帧长度时,相邻两帧数据之间无重叠,两帧数据之间有间隙,也就是有部分时域数据是不参与FFT计算的。若频率分辨率为1Hz,时间步长为0.5s,则重叠率为50%,因此,实质上重叠与步长只是不同的表示方式,本质上是相同的。

如果用转速步长方式,则表示转速每变化多少截取一帧数据,如转速每变化40rpm截取一帧。按转速步长时每帧数据的重叠情况与时间步长类似,此时与转速改变速率有关。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈