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申请/专利权人：硕橙(厦门)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于DBSCAN算法的新增峰值点频率定位方法、装置及设备，方法包括：获取机器设备的噪声时域信号和振动时域信号，利用FFT将所述噪声时域信号和振动时域信号转换为频谱，并提取频谱的频率序列和幅度序列；使用若干对频谱的频率序列和幅度序列获取所述频谱中的峰值点频率；使用DBSCAN算法对所述峰值点频率进行聚类，剔除噪声峰值点频率之后，记录所有所述聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，生成峰值点频率模板；获取待检测频谱中的峰值点频率，基于峰值点频率模板中所有聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，判断所述待检测频谱中的峰值点频率是否为新增峰值点频率。本发明能更精确地识别和分析频谱数据集中的新增峰值点频率。

主权项：1.一种基于DBSCAN算法的新增峰值点频率定位方法，其特征在于，包括：S101，获取机器设备的噪声时域信号和振动时域信号，利用FFT将所述噪声时域信号和振动时域信号转换为相对应的频谱，并提取频谱的频率序列和幅度序列；S102，使用若干对所述频谱的频率序列和幅度序列获取所述频谱中的峰值点频率；其中，具体为：根据所述机器设备的噪声时域信号和振动时域信号的时间长度和采样率计算所述机器设备的噪声信号长度和振动信号长度；其中，信号长度=时间长度×采样率；所述幅度序列和所述频率序列的长度均为信号长度的一半；使用所述频率序列中的最大频率值减去最小频率值获取频率极差，根据所述信号长度和频率极差获得移动窗口长度；其中，移动窗口长度通过对信号长度除以频率极差的商进行向下取整获得；使用以0为起始索引的索引序列分别标记所述移动窗口、所述幅度序列、所述频率序列；所述移动窗口、所述幅度序列、所述频率序列的终止索引对应表示为当前所述移动窗口长度减1、当前所述幅度序列长度减1、当前所述频率序列长度减1；从所述幅度序列的起始索引0开始，将所述移动窗口的中心点索引与所述幅度序列的当前索引对齐，使用双向移动平均算法平滑所述幅度序列，直到所述终止索引，获得与所述幅度序列长度相等的基底序列；其中，若所述移动窗口长度为偶数，则使用位于所述移动窗口中心的较小的索引作为中心点索引；使用所述幅度序列减去所述基底序列，按照索引对齐的方式作差，然后使用ReLU激活函数作用于所述幅度序列减去所述基底序列得到的差值序列，从而得到与所述幅度序列长度相等的频率峰序列；其中，ReLUx=max0，x，x表示所述差值序列中的元素；对所述幅度序列使用三角阈值算法以获取峰值点阈值，并利用所述峰值点阈值，获取所述频率序列在所有所述移动窗口内的最大值索引；利用所述移动窗口长度，将所有所述移动窗口内的最大值索引对应地还原为其在所述幅度序列中的索引，以作为所述频谱的峰值点索引；使用所述频率峰序列和所述峰值点索引获取所述频谱的峰值点频率；S103，使用DBSCAN算法对所述峰值点频率进行聚类，剔除噪声峰值点频率之后，记录所有所述聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，生成峰值点频率模板；S104，获取待检测频谱中的峰值点频率，基于峰值点频率模板中所有聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，判断所述待检测频谱中的峰值点频率是否为新增峰值点频率。

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