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西安交通大学:《精通MATLAB》课程教材讲义(综合辅导与指南)第14章 富里哀分析
文档格式:DOC 文档大小:113.5KB 文档页数:15
象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具
基于漏磁的表面裂纹识别及评估
文档格式:PDF 文档大小:498.04KB 文档页数:5
通过建立工件表面两条相互平行槽形裂纹的磁偶极子模型,研究了裂纹漏磁信号之间的相互作用关系,根据漏磁信号的峰值特性对裂纹的几何参数进行了定量评估。通过漏磁信号振幅随两裂纹的深度比和裂纹间距的关系计算了其中较小裂纹的深度。实际检测结果表明,综合利用两个邻接裂纹的漏磁信号进行评估的矢量轨迹法对相邻裂纹的定量评估具有较好的可视效果,该方法简单易行,能够快速准确地对裂纹进行估计
一种不完备信息表的预处理方法
文档格式:PDF 文档大小:358.57KB 文档页数:5
针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的
哈尔滨工业大学:《网络技术》GOOGLE搜索从入门到精通
文档格式:PPT 文档大小:514.5KB 文档页数:40
以前的学习,一般需要预先在肚子里存储下足够的知识,必要时 ,就从海量的信息中提取所需的部分。 但是,到了信息领域大大超出四书五经的新时期,预先无目的 的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。 旧有的学习方式需要变更以适应这个信息爆炸的年代。目的明确 的去学习,即先知道要学什么,然后有目的的去寻找答案,这种 方式看上去更加有效率
《数字信号处理及其 MATLAB实现》课程教学资源(PPT讲稿)第二章 离散时间信号和系统
文档格式:PPT 文档大小:392.5KB 文档页数:37
第二章离散时间信号和系统 2-1信号及序列 设离散信号系列{x(k)} 一、标准向量 一般作为自变量k. 1、向量的基本表示方法:
钛合金TC4塑性变形后在3%NaCl溶液中的交流阻抗谱
文档格式:PDF 文档大小:542.45KB 文档页数:5
通过对不同应变状态下钛合金TC4在3%NaCl溶液中的交流阻抗谱的研究,发现在高应变条件下钛合金的腐蚀速度更易受到外加交流信号频率的影响.根据阳极溶解的应力腐蚀机理,腐蚀裂纹处实际上处于交流信号的扰动中,因此腐蚀裂纹处的电化学过程应与交流信号的频率有关,频率越高腐蚀速度越快,理论估计在50 Hz的频率下腐蚀速度可增加10倍以上.因此认为应力腐蚀过程中裂纹的萌生和发展与界面上产生的交流信号密切相关
齿轮局部损伤振动信号的循环平稳性分析
文档格式:PDF 文档大小:658.97KB 文档页数:6
针对齿轮局部损伤故障振动信号的特点,在对其数学模型进行循环平稳性理论分析的基础上,定义并解释了幅值调制能量比系数概念及其算法.通过仿真分析,基于信号累积量的循环相关分析算法不仅能完整地保留信号中的周期成分,还具有较好地抑制加性平稳噪声的优点,利于幅值调制能量比系数指标的提取.实验表明,结合齿轮运转的样本数据,幅值调制能量比系数值随着齿轮局部损伤程度的加大而增大.该方法可以发现齿轮在运转中某轮齿发生的局部损伤故障及损伤程度
基于灰度击中击不中变换的故障特征提取方法
文档格式:PDF 文档大小:387.22KB 文档页数:5
提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法
基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析
文档格式:PDF 文档大小:371.85KB 文档页数:3
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
一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法
文档格式:PDF 文档大小:546.42KB 文档页数:5
轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素.针对该类问题,将基于设定记忆长度的在线反向传播算法用于对偏心信号的检测.通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明:该方法具有学习收敛速度快,抗噪声能力强等特点,可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右,从而准确地补偿由偏心信号引起的厚度偏差,提高轧钢过程中的带钢厚度精度
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