谱熵（上位机离线分析）
Spectral Entropy — Desktop Offline 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。 上位机离线分析时以结果精度优先，可交互调参、可视化中间量，并保存原始数据与处理记录。
04
关键参数
FFT 窗长、频带范围、归一化方式；离线版本建议提供参数扫描与敏感性分析，输出可追溯的处理报告。
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。 上位机实现适合标定建模、事后归因与报告生成，须与现场实时链路保持参数一致。
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