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由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

论述了对高速无扭精轧机组压帽、保护套和小伞齿轴故障诊断,通过实例说明:对于高度机械化、自动化、连续化生产的设备能通过部件基频上振动峰值的变化发现设备故障

重庆市2011届高三年级第一次诊断考试语文试题_重庆市高2011级高三年级第一次诊断考试语文试题

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

莘县实验高中10-11学年苏教版高二上学期第一次诊断性测试语文试题_山东省莘县实验高中10-11学年高二上学期第一次诊断性测试（语文）

甘肃省武威市2019届高三下学期第二次诊断考试语文试题_甘肃省武威市2019届高三语文下学期第二次诊断考试试题

运用现代综合测试技术诊断了中板轧机钢板表面生成随机性通宽波浪的主要根源,实施了轧机改造和调整措施

甘肃省武威六中2012届高三第二次诊断性考试语文试题_甘肃省武威六中2012届高三第二次诊断性考试语文试题

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