**MATLAB 在滚动轴承故障诊断中的实践：EMD 与样本熵的深度融合**
今天我们将一同探讨一项令人激动的技术实践——利用 MATLAB 及其编程算法进行滚动轴
承的故障诊断。本篇博客旨在带你一探究竟，探索 EMD（经验模态分解）和样本熵特征提
取方法在诊断过程中的应用，并结合西楚凯斯大学数据集展开我们的技术旅程。
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### 一、破茧成蝶：EMD 技术详解
想象一下，数据犹如一群繁杂的蝴蝶，混乱地飞舞着。EMD，就像是捉蝴蝶的高手，能将
这些数据进行拆解。当这些数据通过 EMD 后，将被分解成若干个 IMF（内模函数）分量。
这些分量就像被精心分类的蝴蝶，各自有着独特的频率和振幅特性。
在 MATLAB 中，我们首先对滚动轴承的振动信号进行 EMD 处理。这一步，就如同是在用筛
子筛选出最纯净的信号成分。每一层 IMF 分量，都代表着原始信号中的不同频率和振幅信
息。
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### 二、一探究竟：样本熵的特征提取
那么，如何从这些 IMF 分量中提取出有用的信息呢？答案就是——样本熵。样本熵是一种
衡量信号复杂性的方法，它通过计算每个 IMF 分量的熵值，来构建一个特征向量。这个特
征向量，就像是信号的“DNA”，能够反映出轴承的故障特征。
在 MATLAB 中，我们计算每个 IMF 分量的样本熵值。这一步就如同是给每个“蝴蝶”打分，根
据其复杂性和独特性给予评价。这些评分将被用来构建我们的特征向量。
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### 三、实践出真知：西楚凯斯大学数据集的应用
本次实践将以西楚凯斯大学提供的数据集为基础。这组数据集包含了滚动轴承在不同故障状
态下的振动信号。我们将运用 EMD 和样本熵方法，对这些信号进行处理和分析。
在 MATLAB 中，我们加载数据、进行 EMD 分解、计算样本熵、构建特征向量。每一步都严
谨而精确，确保我们能够准确地捕捉到轴承的故障特征。
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### 四、代码展示
