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滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

5.1 概述 5.2 脉冲编码调制PCM 5.3 模拟信号的抽样 5.4 抽样信号的量化 5.5 量化信号的编码 5.6 PCM系统的抗噪声性能 5.7 差分脉冲编码调制DPCM 5.8 增量调制DM 5.9 PCM信号的时分复用和复接 5.10 帧同步

1.1 信号的分类与描述 1.2 信号的频域描述 1.3 信号的时域描述 1.4 信号的幅值域描述

第一节 信号的分类与描述 第二节 周期信号与离散频谱 第三节 非周期信号与连续频谱瞬变 第四节 随机信号

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

第一节 电桥电路 第二节 信号的放大 第三节 信号的变换与滤波 第四节 信号的记录 第五节 测量信号的传输

2.4连续时间带通信号的采样* 2.3采样与重建中的模拟低通滤波器指标特性* 2.2模拟信号的采样和重建 2.1数字信号处理系统的模拟接口 2.5离散时间信号的采样与插值

• 细胞信号转导概述 • 细胞内受体介导的信号传递 • 细胞表面受体介导的信号传递 – G蛋白偶联受体介导的信号传递 – 酶联受体介导的信号传递 – 其它细胞表面受体介导的信号传递 • 细胞信号转导的整合与控制

绪论 一、数字信号处理基本概念 二、数字信号处理的实现方法 三、数字信号处理的特点 四、数字信号处理的应用领域