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上海理工大学:《网络信息检索与利用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 网络信息检索案例
文档格式:PPT 文档大小:15.78MB 文档页数:207
8.1《电磁辐射对人体健康的影响》课题资料检索案例 8.2 “虚拟条件下企业战略管理模式”课题资料检索案例 8.3 网上搜索商业信息案例分析 8.4 网上求助信息检索案例分析 8.5 证券信息检索案例
北京邮电大学:《数据通信原理》课程教学课件(PPT课件)第二章 信息论基本知识
文档格式:PPT 文档大小:235.5KB 文档页数:29
2.1信息的度量 1.信息与消息 消息是由符号、文字、数字、语音或图像组成的序列; 收到一则消息后,所得的信息量,在数量上等于获得消息前后“不确定性”的消除量; 消息是信息的载体,信息是消息的内涵;通信的目的在与传送信息
西安交通大学:《信号与系统 Signals and Systems》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 信号与系统
文档格式:PPT 文档大小:10.03MB 文档页数:78
一、信号的描述 二、信号的自变量变换 三、基本信号 四、系统及其数学模型 五、系统的性质
自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:572.38KB 文档页数:5
为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号
小波分析在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:680.46KB 文档页数:4
为识别钢筋混凝土简支梁的损伤状况,对简支梁进行了逐级加载实验,每级加荷后卸荷,观测梁的裂缝,并测定梁的动力反应.将钢筋混凝土简支梁作为无限自由度体系,并对该体系的动力方程进行小波变换,得到多尺度下的结构动力响应表达式.信号经多尺度分解后,包含了信号中更多的结构损伤信息.基于此,用DASP信号处理系统对钢筋混凝土简支梁各损伤阶段的动态信号进行二进制小波分解,通过分析各频段的波形,确定了梁的损伤
电子工业出版社:《计算机网络》课程教学资源(第四版,PPT课件讲稿)第二章 物理层
文档格式:PPT 文档大小:565KB 文档页数:66
2.1 物理层的基本概念 *2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的最高码元传输速率 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准
基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:10.78MB 文档页数:8
针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障
《数字信号处理 Digital Signal Processing》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 离散时间信号与系统
文档格式:PPT 文档大小:543.5KB 文档页数:85
1-1离散时间信号序列 序列 1信号及其分类 (1)信号 信号是传递信息的函数,它可表示成个或几个独立变量的函数
《信息检索》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 Strategy of Information Retrieval(4-2)信息检索步骤
文档格式:PPT 文档大小:79KB 文档页数:14
4-2信息检索步骤 信息检索步骤是根据检索课题的目的和内容要求,把合乎需要的文献或信息线索挑选出来所遵循的一般程序。 一、课题分析,明确检索范围 二、选择检索系统和检索工具 三、确定检索点和检索途径 四、构造检索式 五、查找和分析检索结果 六、调整检索方案,满足检索需要
基于多域流形的行星齿轮箱局部故障识别
文档格式:PDF 文档大小:8.62MB 文档页数:9
行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰,频谱具有复杂的边带结构,容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下,行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同,根据这一特点,提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题,增强对噪声干扰的鲁棒性,采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和,提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题,采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法,并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号,根据样本流形特征聚类结果,分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障,从而验证了上述方法的有效性
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