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建立了一种新的二次频谱分析方法,首次提出了小波倒频谱的概念.将基于小波倒频谱的多尺度统计特征量综合监测法应用于微孔钻削的状态监测,取得了较好的结果
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首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中
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这一节中希望大家能多动脑子呵呵因为我懒得写很多东西嘿嘿不好意思了 接着看上一节的变换 90,70,100,70]--[82.5,-2.5,10,15] 82.5即4个数的平均数可画出其对应波形如F.1其他数字对应相应波形(请稍微思考一下为什么及这 些波形特点)好了思考后请画出8个点阵的对应波形(如是新手,一定要亲手作作)以后我们将使用 这些波深入学习 在这里我们称这些图形为波,与常见的SN波不同呵呵可能不习惯 我举几个重要特性:
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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
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采用调频连续波(Frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达实现非接触式生理信号检测,并提出了基于小波分析和自相关计算(Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC)的检测方法。首先,毫米波FMCW雷达发射电磁波信号,并接收来自身体的反射信号。然后,通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠。最后,基于小波包分解(Wavelet packet decomposition, WPD)从原始信号中得到心跳和呼吸信号,利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响,进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试,结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%
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若一物体可用颜色和大小表示,我们称颜色和大小为特征基,构成此物体特征描述空间。 大小和颜色是互不相干的2种描述,我们称其为正交。同时若这些基的能够完全表示 所有物体,我们称其为完备特征基。若特征基完备且正交,人们就可以在特定特征上对比事物 而不受其他特征上的信息干扰,但由于人们的认知形成过程,特征基并非完全正交
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以图像来说明建立空间特征基和小波变换的关系 设有一幅图像,从不同分辨率考察。 若我们离很远来看,可能会把每64个点看作一个点,若记此时构成的描述空间为V 若走进一些,把16个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V1 若再走进一些,把4个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V2 若再走进一些,把1个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V3 则可知凡是Vi空间内可以描述的图像
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本节之所以称为讲座0因为它只是一个很简单的例子还谈不上正式入门但他具备了部分的思想 [x0,x1,x2,x3]=[90,70,100,70] 为达到压缩我们可取(x0+x1)/2(x0-x1)/2来代表x0,x1 这样[90,70]可表示为[80,10]80即平均数10是小范围波动数(可想象出一种波的形状) 90,70]--[8,10,100,70]-)85,15 可以想象80和85都是局部的平均值反映大的总体的状态是变化相对缓慢的值可以认为他们是低频部
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绍1807年傅立叶(J. Fourier)提倡用函数的 Fourier级数展开研究热传导方程以 来, Fourier分析成了信划函数空间、求解微分方程、进行数值计算与信息处士等的 主要工具之一 Fourier分析之所以能有如此作为,究其原因,从士论角度看主要在 于在多常见运算在 Fourier变换后性质变得很好(例如微商运算变为多项式乘法
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基于小波理论,针对典型旋转往复式机械——汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障
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