谱熵（云端批量分析）
Spectral Entropy — Cloud Batch Analysis
用功率谱归一化后计算香农熵，度量信号频谱的"集中/分散"程度，是信号复杂度与状态识别的特征量。
01
定义
用功率谱归一化后计算香农熵，度量信号频谱的"集中/分散"程度，是信号复杂度与状态识别的特征量。
02
公式与计算
H = −Σ pi·log(pi)，pi = P(fi)/ΣP(fj)
03
适用时机
振动/声学信号的状态识别（正常运行 vs 异常）、睡眠/脑电分析、地声事件判别。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
FFT 窗长、频带范围、归一化方式；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界白噪声谱熵最高（接近均匀），单一频率最低；可作为健康监测的特征输入分类器。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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