VMD分解，包络线，包络谱，中心频率，峭度值，能量熵，样本熵，模糊熵，排列熵，多尺度排列熵，近似熵，包络熵，频谱图，希尔伯特变换

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以下是对VMD分解、包络线、包络谱、中心频率、峭度值、能量熵、样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、近似熵、包络熵、频谱图以及希尔伯特变换等概念的原理介绍：

1. VMD分解：VMD（变分模态分解）是一种自适应的信号分解方法，可以将一个复杂的信号分解成一系列具有不同中心频率和带宽的本征模态函数（IMF）。每个IMF代表信号的一个固有振动模式，且可以通过固定带宽来调整分辨率。VMD方法能够自适应地适应不同复杂度的信号，提高信号的分辨率，并保证分解的可靠性和准确性。
2. 包络线：在几何学中，包络线是与某个曲线族的每条线都有至少一点相切的一条曲线。曲线族指的是一系列具有某种特定关系的曲线集合。包络线的概念在信号处理和振动分析中也有应用，用于描述信号的外部轮廓或边界。
3. 包络谱：包络谱是通过对信号进行希尔伯特变换后取极值，再对极值信号取包络，最后对包络信号进行FFT变换得到的。包络谱对冲击事件的故障非常敏感，能够凸显故障特征频率，从而更准确地判断故障种类。
4. 中心频率：中心频率通常定义为带通滤波器或带阻滤波器频率的几何平均值，用于指征目标频段的中心点所对应的频率。在信号处理中，中心频率是描述信号或滤波器特性的重要参数。
5. 峭度值（峰度）：峭度是衡量数据分布形态的统计量，描述了概率分布形状的尖峭程度。具有正峰度的分布比正态分布更尖锐，尾部更厚；而负峰度的分布则比正态分布更平坦，尾部更稀疏。峭度值对于分析数据的偏斜程度和峰态程度非常有用。
6. 能量熵：能量熵是衡量系统能量分布复杂性的指标。在信号处理中，能量熵可以反映信号能量的分散程度或有序性。能量熵越小，表示信号能量越集中；能量熵越大，表示信号能量越分散。
7. 样本熵：样本熵是一种衡量时间序列复杂性的方法，用于评估序列产生新模式的概率。样本熵越大，表示序列的复杂性越高。样本熵具有抗噪能力强、计算效率高等优点，在机械信号分析与故障诊断领域有广泛应用。
8. 模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、近似熵、包络熵：这些熵的概念都用于衡量不同方面的复杂性或不确定性。它们基于不同的原理和计算方法，适用于不同的分析场景。例如，模糊熵用于处理模糊信息的不确定性；排列熵和多尺度排列熵用于分析时间序列的排列模式；近似熵用于衡量时间序列的自相似性；包络熵则结合了包络分析和熵的概念，用于描述信号包络的复杂性。
9. 频谱图：频谱图是一种展示信号频率分布的图形表示。通过频谱图，可以观察信号在不同频率上的能量分布，从而分析信号的特性和成分。
10. 希尔伯特变换：希尔伯特变换是一种信号处理方法，用于获取信号的解析表示。通过对信号进行希尔伯特变换，可以得到信号的瞬时振幅、频率和相位信息，从而更深入地分析信号的特性。

效果图：