项目介绍 MATLAB实现基于多尺度排列熵（MSPE）进行故障诊断分类预测测

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MATLAB
实现基于多尺度排列熵（
MSPE
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
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在工业生产和机械设备运行过程中，设备的可靠性和稳定性直接关系到生产效率和安全性。随着现代工业技术的发展，机械设备的复杂程度不断提高，设备故障的类型和形式也变得多样化和复杂化。传统的故障诊断方法多依赖于专家经验和简单的信号分析手段，难以适应复杂工况下的故障检测和分类需求。振动信号作为机械设备故障诊断的重要信息载体，包含了丰富的故障特征，如何从这些非线性、非平稳的信号中提取有效的特征，是实现准确故障诊断的关键。
排列熵（Permutation Entropy, PE）作为一种计算简单、对噪声鲁棒性强的非线性时间序列复杂性度量工具，在生理信号处理、金融分析及机械故障诊断领域显示出良好的应用潜力。然而，单尺度排列熵仅从单一时间尺度分析信号复杂度，难以全面反映机械振动信号的多尺度动态特征，限制了其在实际故障诊断中的表现。多尺度排列熵（Multiscale Permutation Entropy, ...

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