自适应时频损失的信号降噪方法、系统、设备及存储介质

本公开涉及旋转机械故障信号降噪的技术领域，提供了自适应时频损失的信号降噪方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取旋转机械振动仿真信号并构建原始数据集；基于原始数据集填充不同噪声水平的高斯白噪声，获得噪声污染数据集；基于噪声污染数据集通过残差连接和跳跃连接堆叠多个卷积层，并构建ResTransUnet模型；基于ResTransUnet模型对噪声污染数据集进行降噪处理，输出降噪信号。如此通过堆叠多个卷积层来提取噪声信号的深层抽象特征，有效地提取和融合振动信号中的局部特征和全局特征，使得ResTransUnet模型可以在一维信号降噪任务重能更好的平衡局部和全局信息，提高降噪效果的泛化能力，并提高模型在不同噪声水平下的降噪性能，从而增强对故障信号去噪效果。