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我国是世界上小麦种植面积最大和消费最高的国家之一。小麦为国际主粮之一，也是食品工业的重要原料。作为最重要粮食品种之一的小麦，其价值与用途取决于它的品质。因此，基于信号处理技术，研究客观、便捷的小麦品质测定方法对提高小麦品质、减少产后损失、保证国家粮食安全具有十分重要的意义。本课题拟在研究、分析国内外无损检测技术在农产品品质分析应用现状和研究进展的基础上，研究小麦籽粒声信号的预处理方法。根据声学检测原理，研制出小麦籽粒的声信号采集装置，首先采集小麦籽粒下落碰撞所产生的声音信号，对小麦声信号进行编辑
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小波变换检测信号频谱边缘，利用多尺度小波模极大值法确定信号频谱边缘。-Wavelet transform edge detection of the signal spectrum, using multi-scale wavelet modulus maximum method to determine the edge of the signal spectrum.
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利用小波变化对信号的边缘进行检测，方法使通过多尺度积对信号功率谱进行变化-Changes in the signal using the wavelet edge detection method to plot the signal through the multi-scale changes in the power spectrum
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was proposed. The phase of vibrati
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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采用小波奇异点检测方法寻找光谱谱峰位置，用来确定光谱中谱峰位置，峰高，峰宽等相关等信息。(locate spectral peaks in the spectrum by a wavelet singularity detection method)
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