振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

一、完全信息与不完全信息 二、公共信息与私人信息 三、对称信息与非对称信息 四、案例分析题

第一节 信用概述 第二节 企业信用 第三节 企业信用管理的界定 第四节 企业信用管理的意义

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

一、信息安全概述 二、信息安全现状 三、信息安全研究内容 四、信息安全发展 五、关于本课程 1 课程内容 2 课程安排

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向

为了获取喷嘴振荡腔内的压力脉动信号,提出一种新的检测方法.首先分析自振射流的特性,设计了产生自振射流的喷嘴结构;结合计算流体动力学分析喷嘴腔内动压分布,确定测压点位置;运用流体网络理论分析自振射流的频率特性,在此基础上确定用于实验的微型高响应压力传感器;考虑到腔内振荡信号的非平稳性,采用希尔伯特-黄变换（HHT）信号分析方法.实验结果表明,腔内振荡信号主要集中于40~60 Hz、110~150 Hz和200~310 Hz三个频带,且组成频率成分所对应的幅值差异明显;距离喷嘴出口较近处,自振信号振幅较大,频带窄

概述:表单技术可以实现浏览者与服务器之间信息的交互传送,它是网络信息收集 处理的一种重要的方式。通过表单可以从网络的用户端收集信息,然后将收集来的信息经过服务器处理后再反馈给用户。 目前,有非常多的网站都在应用表单技术 ,如网上调查、电子商务、留言板等页面 都能够接收浏览者输入的信息,而表单已成为网站获取用户信息的重要手段

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高

物联网技术在医疗领域的应用潜力巨大能够帮助医院实现对人、物、设备的智能化管理工作,支持医院内部医疗信息设备信息药品信息人员信息、管理信息的数字化采集、处理、存储、传输、共享等,实现人、设备、物资管理可视化、数字化和自动化,提高医疗安全、临床效率、医疗质量和患者安全