摘要：实现了一个完整的时频域稀疏信号处理系统的参数优化流程，首先加载示例地震数据，提取训练集并创建数据增强器，通过添加不同水平和颜色的噪声来模拟真实环境。然后使用Optuna超参数优化框架对去噪器的关键参数进行多目标优化，包括STFT窗口大小、重叠率、信噪比阈值以及
实现了一个完整的时频域稀疏信号处理系统的参数优化流程，首先加载示例地震数据，提取训练集并创建数据增强器，通过添加不同水平和颜色的噪声来模拟真实环境。然后使用Optuna超参数优化框架对去噪器的关键参数进行多目标优化，包括STFT窗口大小、重叠率、信噪比阈值以及时间和频率域的聚类参数。优化过程采用NSGA-III算法寻找帕累托最优解，平衡去噪效果（相对L2误差）和计算效率（运行时间）。最后，系统对优化后的去噪器进行系统性测试，评估在不同噪声水平下的性能表现，并通过可视化方式展示优化结果和性能曲线
开始│├─ 数据准备阶段│ ├─ 加载示例地震数据│ ├─ 提取训练集（强事件片段）│ └─ 创建数据增强器（添加不同噪声）│├─ 参数优化阶段│ ├─ 定义目标函数（相对L2误差 + 运行时间）│ ├─ 设置参数搜索空间│ ├─ 使用NSGA-III算法进行多目标优化│ ├─ 可视化帕累托前沿和参数重要性│ └─ 选择最佳参数组合│├─ 性能验证阶段│ ├─ 加载优化后的去噪器│ ├─ 创建测试数据集（添加噪声）│ ├─ 对比默认参数和优化参数的去噪效果│ └─ 可视化去噪结果│├─ 系统测试阶段│ ├─ 准备多组测试数据│ ├─ 在不同噪声水平下评估性能│ ├─ 记录和分析评估结果│ └─ 绘制性能曲线│└─ 结束算法步骤：
第一步：数据准备与预处理，加载示例地震数据，提取包含强事件的训练集片段，创建数据增强器通过添加不同水平和颜色的噪声来模拟真实环境。
第二步：参数优化设置，定义多目标优化函数，设置STFT参数、信噪比阈值和聚类参数的搜索空间，初始化多目标优化算法。
第三步：执行参数优化，使用NSGA-III算法寻找帕累托最优解，平衡去噪精度和计算效率，定期执行垃圾回收以防止内存溢出。
第四步：优化结果分析，可视化帕累托前沿、参数重要性和参数关系，从帕累托解集中选择最佳参数组合。
第五步：性能验证，使用优化后的参数配置去噪器，在测试数据上对比默认参数和优化参数的去噪效果，可视化去噪结果。
第六步：系统性能评估，在多组测试数据上评估去噪器在不同噪声水平下的性能，记录相对L2误差和运行时间，分析性能曲线和统计结果。
# STFT窗口大小（秒）stft_window_sec = trial.suggest_categorical('stft_window_sec', [0.064, 0.128, 0.256, 0.512, 1.024, 2.048])# STFT重叠率stft_overlap = trial.suggest_float('stft_overlap', 0.2, 0.95, step=0.025)# 最小信噪比阈值minSNR = trial.suggest_float('minSNR', 4.0, 15.0, step=0.1)# 时间聚类参数cluster_size_t_sec = trial.suggest_float('cluster_size_t_sec', 0.0, 5.0, step=0.01)cluster_distance_t_sec = trial.suggest_float('cluster_distance_t_sec', 0.0, 1.0, step=0.01)# 频率聚类参数（八度）cluster_size_f_octaves = trial.suggest_float('cluster_size_f_octaves', 0.0, 5.0, step=0.01)cluster_distance_f_Hz = trial.suggest_float('cluster_distance_f_Hz', 0.0, 15.0)# 更新去噪器参数scoring.update_operator(stft_window_sec=stft_window_sec,stft_overlap=stft_overlap,minSNR=minSNR,cluster_size_t_sec=cluster_size_t_sec,cluster_distance_t_sec=cluster_distance_t_sec,cluster_size_f_octaves=cluster_size_f_octaves,cluster_distance_f_Hz=cluster_distance_f_Hz,)知乎学术咨询：
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1
工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任
《中国电机工程学报》《控制与决策》，《系统工程与电子技术》，《电力系统保护与控制》，《宇航学报》等EI期刊审稿专家，担任《计算机科学》，《电子器件》 ，《现代制造过程》 ，《电源学报》，《船舶工程》 ，《轴承》 ，《工矿自动化》 ，《重庆理工大学学报》 ，《噪声与振动控制》 ，《机械传动》 ，《机械强度》 ，《机械科学与技术》 ，《机床与液压》，《声学技术》，《应用声学》等中文核心审稿专家。
擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
来源：阿木聊科学
