介绍现代信号处理技术的基本原理和工程实用技术。阐述平稳和非平稳信号的特点，信号数学变换的本质，信号正交分解的物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波变换及第二代小波变换、经验模式分解等。列举了所介绍的方法和技术在工矿企业中机电设备动态分析与监测诊断方面的应用实例。本书取材先进，实用性强，适合作为高等院校机械工程、仪器仪表和能源动力等专业的研究生、高年级本科生的教材或参考书，也可供从事机电设备动态分析、状态监测、故障诊断、设备管理与维修的广大科技人员使用和参考。 第一章 绪论 第二章 信号的时域分析 第三章 信号的频域分析 第四章 循环平稳信号分析 第五章 非平稳信号处理方法 第六章 连续小波变换及其工程应用 第七章 基于第二代小波变换的信号处理 第八章 基于EMD的时频分析方法及其应用

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

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注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

糖尿病模型假设根据生物、医学等原理,作如下假设: (1)葡萄糖是所有细胞和组织的能量来源,在新陈代谢是轻微糖中起着十分重要的作用。每个人都有自己最适当的生们对葡血糖浓度,当体内的血糖浓度过渡偏离这一浓度时,将导致疾病甚至死亡。 (2)血糖浓度是处于一个自我调节系统之中的,它受到尿病,而另生理激素和其他代谢物的影响和控制,这些代谢物诊断,这包括胰岛素、高血糖素、肾上腺素、糖皮质激素、认为此人生长激素、甲状腺素等,统称为内分泌激素。 (3)内分泌激素中对血糖起主要影响的是胰岛素,葡萄糖只有在胰岛素的作用下才能在细胞内进行大量的和 Molnar生化反应,降低血糖浓度。此外,高血糖素能将体研究了血糖内过量的糖转化为糖元储存于肝脏中,从而降低血唐尿病的诊糖的浓度

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