针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义

1.双正交小波 前面我们构造的 Daubechies小波,除了Haar外,它们都没有对称性。对称性和线性位相是直接相联系的,后者是信号处理等问题所需要的

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

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

6.2.4 调频波的解调方法与电路 6.2.4.1 解调方法 6.2.4.2 频率解调器的技术指标 6.2.4.3 频率解调器电路 6.2.4.4 与频率解调器配合使用的限幅器 6.2.5 数字信号的相位调制 6.2.5.1 数字调相信号的特点 6.2.5.2 两相调相信号的解调

1.基本概念:调制、解调、载波调制、载波、调制信号、已调波信号等。 2.调制的分类:模拟调制与数字调制、线性调制(AM、DSB、SSB、VSB)与非线性调制(FM、PM)、连续波调制与脉冲调制

1．调频广播的基础知识 ⑴ 调频波 ① 频偏 调频波是用音频信号调制高频载波的频率，使高频载波的频率 随调制信号的变化规律而变化，而载波的幅值却保持不变

3.3典型周期信号的傅里叶级数 1、周期矩形脉冲信号 2、周期锯齿脉冲信号 3、周期三角脉冲信号 4、周期半波余信号 5、周期全波余弦信号 我们重点讨论周期矩形脉冲信号的频谱,由此得出的某些结论,适用于所有的周期信号

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

•周期矩形脉冲信号 •周期锯齿脉冲信号 •周期三角脉冲信号 •周期半波脉冲信号 •周期全波脉冲信号