一个信号处理的流程，主要针对转辙机柱塞泵振动信号进行分析。

1. 目标：

   • 目的是对转辙机柱塞泵振动信号进行分析和分类。在这个任务中，有五种不同的信号类型，分别用标签 0 到 4 表示。

2. 数据特征：

   • 每组样本的长度是 2048，总共有 620 组样本。这表示了数据集中的信号样本的一些基本属性。

3. 信号分解方法（VMD 分解）：

   • 使用了一种叫做 VMD（Variate Mode Decomposition）的方法对训练和测试数据进行分解。这是一种信号处理方法，它可以将信号分解成多个固有模态函数（IMF），每个 IMF 对应一个频率成分。

4. 分解后的 IMFs：

   • VMD 分解后得到了一组 IMFs，一共有 48 个。这些 IMFs 被按照它们的中心频率大小进行了排序。

5. 时频图：

   • 将每一个 IMF 转换为二维时频图。这里使用了连续小波变换来完成这个转换。时频图可以将信号的时间信息和频率信息以图形的形式展示出来。

6. 网络的输入：

   • 这些时频图将被用作神经网络的输入数据，用于训练和测试分类模型。

7. 小波变换参数：

   • 在进行小波变换时，样本的长度被调整为 2048 倍一个分解尺度（k）。尺度序列的长度是 256。使用的小波基函数是 Morlet。

8. 时频图示例：

   • 图 4-12 展示了生成的时频图的样例。

总的来说，这段文字描述了一个处理柱塞泵振动信号的流程：从数据的分解（VMD 分解）到时频图的生成，最终将这些时频图作为神经网络的输入用于分类任务。